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构造性学习方法根据学习样本构造神经网络,有效地解决了神经网络结构难以确定和学习速度慢的问题.文中在此基础上,利用商空间的粒度原理和霍夫曼编码的思想,对样本分布极其不均匀的分类问题,构造分层竞争覆盖网络.实例表明这种算法可以进一步提高训练的速度和识别的精度,减少拒识样本.
基于商空间的构造性分层竞争网络算法
【摘 要】
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构造性学习方法根据学习样本构造神经网络,有效地解决了神经网络结构难以确定和学习速度慢的问题.文中在此基础上,利用商空间的粒度原理和霍夫曼编码的思想,对样本分布极其不
【机 构】
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安徽大学,安徽大学
【出 处】
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微机发展
【发表日期】
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2005年4期
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