【摘 要】
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在模式识别中,通常直接用神经网络来处理复杂的多类分类问题,其识别的误判率较大。该文基于任务分解与模块整合的思想,提出了一个模块化Kohonen神经网络(KTD)结构用于模式分
【机 构】
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空军雷达学院研究生队,空军雷达学院信息工程系,空军雷达学院基础部 武汉430010,武汉430010,武汉430019
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在模式识别中,通常直接用神经网络来处理复杂的多类分类问题,其识别的误判率较大。该文基于任务分解与模块整合的思想,提出了一个模块化Kohonen神经网络(KTD)结构用于模式分类,给出了其学习方法并做了模拟仿真,模拟仿真表明KTD能够获得较高的识别率且误判率较小。
In pattern recognition, neural networks are usually used to deal with complex multi-class classification problems, and their misclassification rate is high. Based on the idea of task decomposition and module integration, a modular Kohonen neural network (KTD) structure is proposed for pattern classification. The learning method and simulation are given. The simulation results show that KTD can obtain high recognition Rate and false positive rate is small.
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