基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法

摘要

本发明公开了一种基于先验知识的可拓神经网络模式识别方法，包括以下步骤：（1）准备训练样本集和知识库；（2）根据训练样本和先验知识，确定可拓神经网络的初始权值；（3）利用训练样本对可拓神经网络进行训练，如果训练过程收敛或总误差率到达预设值，则停止训练，保存训练后的可拓神经网络的权值向量；否则继续训练；（4）利用训练好的可拓神经网络进行模式识别，直至所有识别对象全部识别完毕。本发明在先验知识和训练样本共同驱动下，指导可拓神经网络的学习，完成可拓神经网络的训练和学习，减轻其学习负担，有效提高可拓神经网络的性能，减少训练时间，提高识别精度。