基于复合神经网络的数据分布模式仿真识别

摘要：

采用复合结构神经网络对数据概率分布模式进行了仿真识别.首先提取数据的样本峰度、偏度、分位数和累积概率等数字特征,构建数据概率分布模式和仿真识别训练样本,然后采用Kohonen网络对概率分布进行聚类,接着运用BP网络对各聚类分别进行分类识别,最后对任意数据流进行了仿真识别.仿真识别结果表明,同其它模式识别方法相比,该方法更能够反映数据流概率分布的特征,从而得到了满意的模式识别效果.

关键词：神经网络、概率分布、仿真、模式识别

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

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5页

页码：96-99,122