【摘 要】
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针对与时间过程有关的模式分类问题,提出了一种自组织过程神经元网络模型.网络由输人层和竞争层组成,其输入和连接权可为与时间有关的函数,输入层结点与竞争层结点实行全互连
【机 构】
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北京航空航天大学计算机科学与工程系,北京大学信息科学技术学院,大庆石油学院计算机科学与工程系
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针对与时间过程有关的模式分类问题,提出了一种自组织过程神经元网络模型.网络由输人层和竞争层组成,其输入和连接权可为与时间有关的函数,输入层结点与竞争层结点实行全互连接.网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将分类结果表现出来.为简化计算,在输入空间中引入函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为正交基的展开形式,利用基函数的正交性,使网络权函数的调整非时变化.给出了竞争学习和有教师示教两种学习算法,并以石油地质中沉积微相识别问题为例证明了模型和算法的有效性.
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