【摘 要】
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对典型的竞争学习算法进行了研究和分析，提出了一种基于神经元获胜概率的概率敏感竞争学习算法（ＰＳＣＬ）。与传统竞争学习算法只有一个神经元获胜而得到学习不同，ＰＳＣＬ算法按照各神经元的获胜
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对典型的竞争学习算法进行了研究和分析，提出了一种基于神经元获胜概率的概率敏感竞争学习算法（ＰＳＣＬ）。与传统竞争学习算法只有一个神经元获胜而得到学习不同，ＰＳＣＬ算法按照各神经元的获胜概率并通过对失真距离的调整使每个神经元均得到不同程度的学习，可以有效地克服神经元欠利用问题。
A typical competing learning algorithm is studied and analyzed, and a probability-sensitive competition learning algorithm (PSCL) based on neuron winning probability is proposed. Unlike the traditional competitive learning algorithm, where only one neuron wins and learns differently, the PSCL algorithm learns each neuron to different degrees according to the probability of winning each neuron and adjusts the distorted distance so as to effectively overcome neurological deficits Use problem
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