【摘 要】
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系统地讨论了超曲面神经网络在多维特征空间中实现模式分类的行为.与传统的超平面神经网络(BP网络),超球面神经网络(RBF网络)相比,可以实现更为复杂的几何形状.应用于模式分类,不仅在训练速度上有了很大的提高,而且在分类性能上有了明显的改善.同时为人工神经网络的分析与发展提供了一种新的手段。
【机 构】
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浙江工业大学智能信息系统研究所,310014 浙江工业大学理学院,310014
【出 处】
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中国电子学会第八届青年学术年会暨中国电子学会青年工作委员会成立十周年学术研讨会
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系统地讨论了超曲面神经网络在多维特征空间中实现模式分类的行为.与传统的超平面神经网络(BP网络),超球面神经网络(RBF网络)相比,可以实现更为复杂的几何形状.应用于模式分类,不仅在训练速度上有了很大的提高,而且在分类性能上有了明显的改善.同时为人工神经网络的分析与发展提供了一种新的手段。
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