基于自组织映射与概率神经网络的增量式学习算法

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摘要：为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN).使用模决化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向量作为此类别的模式神经元来构建PNN.IMSOMPNN可以方便地实现对不同类型的新数据进行增量式学习,并且在进行增量学习时,不再需要利用到原始的训练数据,仅使用新的数据对已有模型进行局部调整；最后,IMSOMPNN还具有较强的抗噪能力.在UCI Landsat Satellite数据集上的实验验证了该文所述方法的有效性.

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关键词：学习算法 神经网络 神经网 自组织 Satellite 自组织映射 概率神经网络 增量式学习 机器学习