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神经元网络结构学习算法在遥感图象分类中的应用
被引量:
1
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摘要
本文给出一种新颖的神经元网络结构学习算法,用其训练分类神经元网络,可以清除冗余的(?)层节点,获得相对于当前分类问题的神经元网络骨架结构,从而降低了计算复杂性,更适用于简单的并行电路的实现,模拟实验表明,用结构学习算法训练的分类神经元网络可以清除初始结构中的冗余节点,又不降低原来网络的分类功能,实验结果是令人满意的。
作者
陈珂
张大力
阎平凡
机构地区
清华大学自动化系信息教研室
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
1992年第5期313-315,共3页
Information and Control
基金
中国博士后基金
国家自然科学基金
关键词
神经网络
结构学习算法
遥感图象
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
引文网络
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