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一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
1
作者
易中凯
吴沧浦
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期459-463,共5页
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次...
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次迭代步骤内终止 .当算法终止时 ,对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 .如果还有模式不能识别 ,则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 。
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关键词
感知器神经元
综合网络模
型
多类模式识别
增广
型
模式
向量
增广
型
权
向量
学习算法
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职称材料
一种快速的单层感知器网络学习算法
被引量：
3
2
作者
易中凯
吴沧浦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期43-45,共3页
提出了一种单层感知器网络训练的新算法。证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问题,总是能得到正确的权向量解,所以,如果在算法结束时还不能...
提出了一种单层感知器网络训练的新算法。证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问题,总是能得到正确的权向量解,所以,如果在算法结束时还不能划分所有模式,则说明给定的模式集确是不可线性划分的。
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关键词
单层感知器网络
增广
型
模式
向量
增广
型
权
值
向量
学习算法
神经网络
模式识别
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职称材料
题名
一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
1
作者
易中凯
吴沧浦
机构
北京理工大学自动控制系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期459-463,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题 ( B-1 2 2 )
文摘
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次迭代步骤内终止 .当算法终止时 ,对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 .如果还有模式不能识别 ,则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 。
关键词
感知器神经元
综合网络模
型
多类模式识别
增广
型
模式
向量
增广
型
权
向量
学习算法
Keywords
perceptron neuron
integrated network model
multiclass patterns recognition
extended pattern vector
extended weight vector
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
一种快速的单层感知器网络学习算法
被引量：
3
2
作者
易中凯
吴沧浦
机构
北京理工大学自动控制系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期43-45,共3页
基金
高校博士专项科研基金项目(B-122)
文摘
提出了一种单层感知器网络训练的新算法。证明了对于线性可分问题和线性不可分问题,算法总是在有限步内终止,算法的迭代次数以模式数为上界;而且,在算法终止时,对于线性可分问题,总是能得到正确的权向量解,所以,如果在算法结束时还不能划分所有模式,则说明给定的模式集确是不可线性划分的。
关键词
单层感知器网络
增广
型
模式
向量
增广
型
权
值
向量
学习算法
神经网络
模式识别
Keywords
Single layered perception neural networks
Extented pattern vector
Extented weight vector
Weight space
Pattern hyperplane
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
易中凯
吴沧浦
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
0
下载PDF
职称材料
2
一种快速的单层感知器网络学习算法
易中凯
吴沧浦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2001
3
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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