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在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中.对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率.
用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法
【摘 要】
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在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中.对轰炸机、战斗机、客机和火箭
【机 构】
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南开大学现代光学研究所
【出 处】
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光电子．激光
【发表日期】
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2004年6期
【基金项目】
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天津市自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目
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