一种新的基于构造型神经网络分类算法

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摘要：该文提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,该算法直接从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面领域覆盖,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题.该算法有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题,实验证明了该算法的有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90818X/200509/20163927.html

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关键词：神经网络 分类算法 神经网 cqvip 样本数据 模式识别 神经网络 最大密度覆盖 M—P神经元 构造型神经网络