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一种新的概率神经网络有监督学习算法
被引量:
12
1
作者
蔡曲林
刘普寅
《模糊系统与数学》
CSCD
北大核心
2006年第6期83-87,共5页
提出一种新的PNN有监督学习算法:用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数σ和距离各类模式中心最近的聚类点构造区域,并采用遗传算法在构造的区域内训练网络,实验表明:该算法在分类效果上优于其它PNN学习算法。
关键词
概率神经网络
遗传算法
学习矢量量化
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职称材料
题名
一种新的概率神经网络有监督学习算法
被引量:
12
1
作者
蔡曲林
刘普寅
机构
国防科学技术大学理学院
出处
《模糊系统与数学》
CSCD
北大核心
2006年第6期83-87,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60375023)
国家973计划项目(2005CB321800)
文摘
提出一种新的PNN有监督学习算法:用学习矢量量化对各类训练样本进行聚类,对平滑参数σ和距离各类模式中心最近的聚类点构造区域,并采用遗传算法在构造的区域内训练网络,实验表明:该算法在分类效果上优于其它PNN学习算法。
关键词
概率神经网络
遗传算法
学习矢量量化
Keywords
PNN
GA's
LVQ
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的概率神经网络有监督学习算法
蔡曲林
刘普寅
《模糊系统与数学》
CSCD
北大核心
2006
12
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