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二进制映射神经网络的几何学习算法及其应用

     

摘要

提出一种一般二进制映射问题的前馈网络学习算法.给出一种求解超平面以几何分割训练点的新方法,不仅相应地构造了隐层神经网络,而且使得只需再构造一个输出层网络便可实现训练样本所描述的映射.该算法在学习收敛速度方面优于BP算法和SC算法,对样本数据的分布和密集程度变化适应性强,具有较好的容错能力.

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