【摘 要】
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该文回顾了人工神经网络的发展历史,在对学习向量量化网络的研究中,受自组织特征映射的启发,针对原有的学习向量量化分类算法提出了两种改进算法,从而加快了网络的收敛速度.
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该文回顾了人工神经网络的发展历史,在对学习向量量化网络的研究中,受自组织特征映射的启发,针对原有的学习向量量化分类算法提出了两种改进算法,从而加快了网络的收敛速度.并且给出了基于广义最近原型分类器的训练算法和分类算法的框架.该文研究了系统评价指标体系和系统评价方法等系统评价的基本理论.同时相应于原有的系统综合评价的一般模型和系统综合评价中常用的关联矩阵法,该文给出了系统综合评价的神经网络模型和系统综合评价的神经网络方法及步骤.该文对软件质量的评价方法进行了详细地讨论,论证了软件的质量指标间存在着非线性关系.并由此提出了用人工神经网络这个非线性动力学模型进行软件质量评价的想法,同时给出了软件质量的神经网络评价通用模型.
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