【摘 要】
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目前,各行各业对模式识别技术要求越来越多、越来越高。然而一些传统的模式识别技术由于没有考虑和利用“同源同类事物连通性”先验知识,正遇到正确识别率很难再提高的瓶颈。
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目前,各行各业对模式识别技术要求越来越多、越来越高。然而一些传统的模式识别技术由于没有考虑和利用“同源同类事物连通性”先验知识,正遇到正确识别率很难再提高的瓶颈。本论文以国家自然科学基金项目“人工脑的信息处理新神经网络模型研究”(NO.60673101)、“人工脑基于同源同类事物连通本性的模式识别新神经网络模型研究”(NO.61272077)为任务背景,针对大规模超多类模式识别问题,通过对“同源同类事物连通本性”的认知,提出了一类人工脑模式识别的分块并行优先度排序神经网络算法,特别提出了基于同源同类事物连通本性的分块并行优先度排序RBF神经网络算法。这种算法一方面能够确保任何同源同类事物局部直接连通两点连线上的任何点一定分到同一类中,提高模式识别的正确识别率,另一方面能降低大规模超多类模式识别问题的空间复杂度和时间复杂度。
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