一种自组织结构的神经网络模式分类器

摘要

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器。它由一个多层网络和一个自组织机构组成。通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构。它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点，计算机模拟实验证实了其优越性。