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提出一种一般二进制映射问题的前馈网络学习算法，给出一种求解超平面以几何分割训练点的新方法，束公相应地构造了隐层神经网络，而且使得只需再构造一个输出层网络可实现训练样本所描述的映射，该算法在学习收敛速度方面优于ＢＰ算法和ＳＣ算法，对样本数据的分布和密集程序变化适应性强，具有较好的容错能力。
二进制映射神经网络的几何学习算法及其应用
【摘 要】
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提出一种一般二进制映射问题的前馈网络学习算法，给出一种求解超平面以几何分割训练点的新方法，束公相应地构造了隐层神经网络，而且使得只需再构造一个输出层网络可实现训练样本
【机 构】
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山东大学计算机科学系,中国科学院计算所
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2000年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金,,国家“八六三 -三六”计划项目,,山东省自然科学基金
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