【摘 要】
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从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。
【基金项目】
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广东省科技计划资助项目(20098010800036)
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从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。
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