自动化学报
自動化學報
자동화학보
ACTA AUTOMATICA SINICA
1998年
6期
739-746
,共8页
综合集成%有教师学习%动力学系统
綜閤集成%有教師學習%動力學繫統
종합집성%유교사학습%동역학계통
如何由样本的特征描述得到相应的类别属性,是模式识别的主要研究内容.由控制论的观点,它是一个黑箱层次.受控制系统启发,文中提出了反馈集成网络模型,使模式识别系统成为闭环结构,并详细讨论了它的动力学性质,给出系统绝对稳定的充分条件以及相应的学习算法.在自由手写数字样本库上的实验表明,所提模型与普通前向型神经网络相比,具有较好的判别性能.
如何由樣本的特徵描述得到相應的類彆屬性,是模式識彆的主要研究內容.由控製論的觀點,它是一箇黑箱層次.受控製繫統啟髮,文中提齣瞭反饋集成網絡模型,使模式識彆繫統成為閉環結構,併詳細討論瞭它的動力學性質,給齣繫統絕對穩定的充分條件以及相應的學習算法.在自由手寫數字樣本庫上的實驗錶明,所提模型與普通前嚮型神經網絡相比,具有較好的判彆性能.
여하유양본적특정묘술득도상응적유별속성,시모식식별적주요연구내용.유공제론적관점,타시일개흑상층차.수공제계통계발,문중제출료반궤집성망락모형,사모식식별계통성위폐배결구,병상세토론료타적동역학성질,급출계통절대은정적충분조건이급상응적학습산법.재자유수사수자양본고상적실험표명,소제모형여보통전향형신경망락상비,구유교호적판별성능.
