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基于高维空间划分的神经网络分类学习模型 被引量：3
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作者 黄金才 陈文伟 +3 位作者 赵侠 黄宏斌 张维明 邓苏 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期194-204,共11页
　基于高维空间划分的原理,提出了一种非线性神经元CC模型和基于CC模型的神经网络的构造算法.从理论上证明基于CC模型的神经网络的容错性比MP网络要好,而且网络的隐层节点个数远远少于FP网络的隐层神经元个数,对于分类问题其计算复杂性... 　基于高维空间划分的原理,提出了一种非线性神经元CC模型和基于CC模型的神经网络的构造算法.从理论上证明基于CC模型的神经网络的容错性比MP网络要好,而且网络的隐层节点个数远远少于FP网络的隐层神经元个数,对于分类问题其计算复杂性仅为多项式(上界≤O(p2)),p为样本个数.该网络有明确的几何和物理意义,具有持续学习和噪声数据处理能力,适合大规模数据挖掘领域. 展开更多
关键词 高维空间划分 分类学习模型 神经网络 非线性神经元 CC模型 数据挖掘 分类函数
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