多维特征空间中模式分类神经网络的一种设计方法

摘要：

提出了一种在多维空间Rn中模式分类神经网络设计的新方法. 可确定网络的拓扑结构, 包括隐层、隐元个数及连接权系数. 特别是由于二次阈值神经元的特例--超球面阈值神经元的使用, 对特征空间Rn的分割比使用超平面阈值神经元时需利用Voronoi图进行凸区域分割简便的多. 因而设计成的神经网络结构清楚直观.

关键词：人工神经网络、超球面阈值神经元

所属期刊栏目：15

分类号：O235(控制论、信息论（数学理论）)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-130