一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法

摘要

提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次迭代步骤内终止 .当算法终止时 ,对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 .如果还有模式不能识别 ,则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 。