计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2008年
7期
1645-1648
,共4页
谷秧波%武妍%朱世交%王守觉
穀秧波%武妍%硃世交%王守覺
곡앙파%무연%주세교%왕수각
优先度排序神经网络%知识规则%覆盖
優先度排序神經網絡%知識規則%覆蓋
우선도배서신경망락%지식규칙%복개
从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法.实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真.实验结果证明了算法的有效性.语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM.
從高維空間樣本點覆蓋的角度,討論瞭基于知識規則的構造性優先排序神經網絡(PONN)算法的原理,提齣瞭網絡構造過程的一般算法以及基于隨機取樣規則和重心點規則的兩箇實例算法.實例算法對螺鏇線識彆和語種識彆進行瞭倣真.實驗結果證明瞭算法的有效性.語種識彆實驗結果也錶明基于重心規則的PONN算法在一定條件下優于SVM.
종고유공간양본점복개적각도,토론료기우지식규칙적구조성우선배서신경망락(PONN)산법적원리,제출료망락구조과정적일반산법이급기우수궤취양규칙화중심점규칙적량개실례산법.실례산법대라선선식별화어충식별진행료방진.실험결과증명료산법적유효성.어충식별실험결과야표명기우중심규칙적PONN산법재일정조건하우우SVM.
