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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
1
作者
车生兵
傅明
《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
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。
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
下载PDF
职称材料
题名
包含奇异类样本的感知机学习规则的单位圆算法
1
作者
车生兵
傅明
机构
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
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
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)
文摘
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。
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
Keywords
oddity sample
perceptrons
study rule
unit circle algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
包含奇异类样本的感知机学习规则的单位圆算法
车生兵
傅明
《贵州工业大学学报(自然科学版)》
CAS
2004
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