多维特征空间中模式分类神经网络的一种设计方法

王尚平; 秦新强; 张亚玲

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多维特征空间中模式分类神经网络的一种设计方法

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提出了一种在多维空间Rn中模式分类神经网络设计的新方法. 可确定网络的拓扑结构, 包括隐层、隐元个数及连接权系数. 特别是由于二次阈值神经元的特例--超球面阈值神经元的使用, 对特征空间Rn的分割比使用超平面阈值神经元时需利用Voronoi图进行凸区域分割简便的多. 因而设计成的神经网络结构清楚直观.

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来源
《西安理工大学学报》|1999年第1期|125-130|共6页
作者
王尚平; 秦新强; 张亚玲;
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作者单位

西安理工大学理学院,陕西,西安,710048;

西安理工大学理学院,陕西,西安,710048;

西安理工大学理学院,陕西,西安,710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别理论;
关键词
人工神经网络; 超球面阈值神经元;
入库时间 2023-07-25 20:38:38

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