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将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权重空间超球面上的网络初始化方法.以一系列实验验证此方法能明显提高多层感知机收敛性能,且与所用的学习算法、神经元的激励函数形式无关.
模糊线性判别函数与权重初始化超球面
【摘 要】
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将非线性神经元及多层感知机分类行为分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数、模糊判别面、模糊模式分类等概念,并引导出将多层感知机的隐层权重值均匀地分布在权
【机 构】
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中国海洋大学信息工程中心
【出 处】
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中国海洋大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年3期
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