用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法

摘要：

在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中.对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率.

关键词：神经网络、模式识别、多目标旋转不变、激活函数

所属期刊栏目：15

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：天津市自然科学基金023800811;高等学校博士学科点专项科研项目20030055022

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：710-713