自动化计算机 >> 计算机学报 >> 2007年30卷12期 >> 摘要

基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法

评论推荐

在线阅读下载全文

王宪保[1,2] 周德龙[1] 王守觉[2,3]

[1]浙江工业大学信息工程学院,杭州310014 [2]浙江工业大学智能信息系统研究所,杭州310014 [3]中国科学院半导体研究所神经网络实验室,北京100083

《计算机学报》

2007年第30卷第12期

摘　　要:

提出了一种基于仿生模式识别理论的神经网络构造方法．仿生模式理论认为：“同类而不完全相等的事物之间，必至少存在一个渐变过程，在这个渐变过程中间的各事物都是属于同一类的”．利用这一理论，从不同结构神经元模型在高维空间中的几何意义出发，通过对一种新型的神经网络的构造，实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖，从而达到分类的目的．通过双螺旋曲线的分类实验，证明了这种神经网络具有很好的识别效果． (共6页)