一种新的Kohonen神经网络结构优化方法

摘要：

Kohonen神经网络的网络体系结构对训练学习方法的收敛性有很大的影响，提出了一种基于连续Hopfield网络的结构优化设计方法，利用动态方法对结构进行优化。最后，通过仿真实验表明了该方法是简单有效的，与EBP、RBF和sVM等方法相比，此方法可在较短时间内给出高质量分类结果，该算法高效可靠，有较强的工程实用性。

关键词：Kohonen神经网络、连续Hopfield神经网络、结构优化

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-08-28（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：143-145,151