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多层感知器分类行为的模糊线性分析
1
作者
冯天瑾
刘洪波
丁香乾
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期334-339,共6页
线性判别函数理论是线性分类器的分析基础,并不适合非线性分类器。本文把非线性激励函数视为隶属度函数,将非线性神经元及多层感知器分类行为的分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数与模糊判别边界、模糊分类等概念。并引...
线性判别函数理论是线性分类器的分析基础,并不适合非线性分类器。本文把非线性激励函数视为隶属度函数,将非线性神经元及多层感知器分类行为的分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数与模糊判别边界、模糊分类等概念。并引出将隐层初始权向量均匀分布在权空间超球面上的初始化方法,明显提高了多层感知器的收敛性能,并提出了一种在多层感知器的类空间中构造最优超平面的简易新方法。
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关键词
多层感知器分类行为
模糊
线性
判别函数
模糊线性神经元网络
初始化权重超球面
最优超平面
原文传递
题名
多层感知器分类行为的模糊线性分析
1
作者
冯天瑾
刘洪波
丁香乾
机构
中国海洋大学信息工程中心
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期334-339,共6页
基金
国家863高技术计划资助项目(No.2003AA4Z2130)
文摘
线性判别函数理论是线性分类器的分析基础,并不适合非线性分类器。本文把非线性激励函数视为隶属度函数,将非线性神经元及多层感知器分类行为的分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数与模糊判别边界、模糊分类等概念。并引出将隐层初始权向量均匀分布在权空间超球面上的初始化方法,明显提高了多层感知器的收敛性能,并提出了一种在多层感知器的类空间中构造最优超平面的简易新方法。
关键词
多层感知器分类行为
模糊
线性
判别函数
模糊线性神经元网络
初始化权重超球面
最优超平面
Keywords
Classification Behavior of Multilayer Perceptrons
Fuzzy Linear -- Discriminant -- Function
Fuzzy -- Linear --Neuron Networks
Weight-Initialization Hypersphere
Optimal Hyperplane
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多层感知器分类行为的模糊线性分析
冯天瑾
刘洪波
丁香乾
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2005
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