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研究了具有模糊迦界样本的网络学习能力，提出了与之相应的ＴｙｐｉｃａｌＩｎｐｕｔＳａｍｐｌｅｓＴｒａｉｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＴＩＳＴＡ）算法并 它与自然时序训练算法进行了比较，数学分析和计算机仿真实验结果均证明，ＴＩＳＴＡ算法有效地避免了传统算的不足，提高了网络的分类性能。
模糊边界训练样本输入网络及其学习能力
【摘 要】
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研究了具有模糊迦界样本的网络学习能力，提出了与之相应的ＴｙｐｉｃａｌＩｎｐｕｔＳａｍｐｌｅｓＴｒａｉｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＴＩＳＴＡ）算法并 它与自然时序训练算法进行了比较，数学分析和计算机仿真实验结果均证明，ＴＩＳＴＡ算法有效地避免了传统算的不足，提高了网
【机 构】
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电子与信息工程系,香港理工大学,武汉测绘科技大学
【出 处】
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华中理工大学学报
【发表日期】
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1997年A01期
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