多神经网络在高维数据分类中的应用研究

摘要

针对BP神经网络在高维数据分类中存在训练时间长的缺点,提出一种新的多神经网络分类模型,该模型采用自组织特征映射(SOFM)网络对训练样本集进行无监督聚类,通过优化竞争层神经元权值,并以此训练BP神经网络实现数据分类.最后对自由手写数字样本进行识别,仿真实验表明,这一模型具有较强的分类能力和泛化能力.