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基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法

     

摘要

从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法.实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真.实验结果证明了算法的有效性.语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》|2008年第7期|1645-1648|共4页
  • 作者单位

    同济大学,计算机科学与工程系,上海,200092;

    同济大学,半导体与信息技术研究所,上海,200092;

    同济大学,计算机科学与工程系,上海,200092;

    同济大学,半导体与信息技术研究所,上海,200092;

    同济大学,计算机科学与工程系,上海,200092;

    同济大学,半导体与信息技术研究所,上海,200092;

    同济大学,半导体与信息技术研究所,上海,200092;

    中国科学院,神经网络实验室,北京,100083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    优先度排序神经网络; 知识规则; 覆盖;

  • 入库时间 2022-08-18 05:01:26

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