【摘 要】
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本文主要研究基于学习矢量量化模型的模式分类方法,以解决人工嗅觉系统面临的大规模学习问题.针对基本矢量量化模板欠利用的问题,本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络
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本文主要研究基于学习矢量量化模型的模式分类方法,以解决人工嗅觉系统面临的大规模学习问题.针对基本矢量量化模板欠利用的问题,本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络的竞争学习矢量量化算法,由自组织特征映射竞争网络来确定矢量量化中每次迭代的模板更新范围.然后本文提出了一种基于模糊集的邻域范围确定方法,使得矢量量化算法在学习过程中体现出良好的灵活性.为有效解决大样本多类别学习问题,本文提出了模块化矢量量化分类器.我们将一个复杂的多类别学习问题分解成多个较简单的两类学习问题,一个学习子集只由某一类的所有样本和与之相邻的来自其它类的部分样本所组成,一个个LVQ模块由与之所代表的一个个学习子集所训练.这样一来,我们就可以有效地降低了分类器在学习过程中将原问题作为一个整体看待而存在的内存需求大、学习时间长、识别效果差等缺陷.对英文字母识别和气味识别两个实例的实验结果表明本文方法是相当有效的.
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