一种新的基于构造型神经网络分类算法

摘要：

该文提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,该算法直接从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面领域覆盖,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题.该算法有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题,实验证明了该算法的有效性.

关键词：模式识别、神经网络、最大密度覆盖、M-P神经元、构造型神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA413130

在线出版日期：2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1519-1523