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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
1
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.
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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
下载PDF
职称材料
题名
基于高维空间划分的神经网络分类学习模型
被引量:
3
1
作者
黄金才
陈文伟
赵侠
黄宏斌
张维明
邓苏
机构
国防科技大学系统管理与科学系
国防科技大学
数学
系
出处
《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
基金
国防预研项目
文摘
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.
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
Keywords
neural networks, nonlinear, CC model
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高维空间划分的神经网络分类学习模型
黄金才
陈文伟
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
3
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