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包含奇异类样本的感知机学习规则的单位圆算法

Unit Circle Algorithm of Perceptrons Study Rule with Oddity Sample
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摘要 分析了传统的感知机学习方法的不足,通过对包含奇异类样本的分析,提出了基于矢量的零偏置的感知机学习规则:单位圆算法,并证明了该算法的收敛性。最后给出了实例样本的模式识别的实现及模式识别的结果。 This paper analyses the drawbacks of traditional perceptrons study rule in the first. Then it suggests a perceptrons study rule based on vector and zero bias through the analyses with oddity sample-unit circle algorithm. It also proves the algorithm's astringency. Finally, it gives experimental data and diagram between traditional study rule and unit circle algorithm for pattern recognition.
作者 车生兵 傅明
出处 《贵州工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第1期58-60,71,共4页 Journal of Guizhou University of Technology(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金项目(60075019) 湖南省自然科学基金项目(00JJY2059)
关键词 奇异类样本 感知机 学习规则 单位圆算法 零偏置 矢量 神经网络 oddity sample perceptrons study rule unit circle algorithm
  • 相关文献

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