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一种模块化神经网络结构用于模式识别

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摘要

在模式识别中,通常直接用神经网络来处理复杂的多类分类问题,其识别的误判率较大.该文基于任务分解与模块整合的思想,提出了一个模块化Kohonen神经网络(KTD)结构用于模式分类,给出了其学习方法并做了模拟仿真,模拟仿真表明KTD能够获得较高的识别率且误判率较小.

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来源
《计算机工程与应用》|2002年第5期|83-85|共3页
作者
王成; 秦江敏; 严振华;
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作者单位

空军雷达学院研究生队,武汉430010;

空军雷达学院信息工程系,武汉430010;

空军雷达学院基础部,武汉430019;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;模式识别与装置;
关键词
任务分解 Kohonen神经网络模式识别;
入库时间 2023-07-24 17:05:38

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