模糊汉明神经网络及其实现的研究

由于传统汉明神经网络未解决模式重叠和识别算法是否一定收敛的问题 ,也未充分利用输入模式与其他神经元之间的靠近程度信息 ,本文提出一种模糊汉明神经网络 .模糊汉明神经网络可接受二值和非二值输入 ;使用模糊类隶属度子网解决模式重叠问题和充分利用靠近程度信息 ;采用比较子网保证算法的收敛和减少互连 .

二进神经网络的汉明图学习算法

二进神经网络的几何学习算法 ETL 必须分隔全部真顶点集合和伪顶点集合 ,且为一种穷举的算法 .该文使用所定义的汉明图和子汉明图 ,给出了选择核心顶点的依据 ,组成和扩展子汉明图的方向和步骤 ,以及一个子汉明图可用一个隐层神经元表示的条件和权值、阈值的计算公式 .所提出的二进神经网络汉明图学习算法可用于任意布尔函数 ;无需穷举并一定收敛 ,因而是快速的 ;对文献所举实例取得了较 ETL 算法结构更为优化的三层前向网络 .