计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2000年
9期
19-20,122
,共3页
序参量%最优原型模式%协同神经网络%遗传算法%神经网络优化
序參量%最優原型模式%協同神經網絡%遺傳算法%神經網絡優化
서삼량%최우원형모식%협동신경망락%유전산법%신경망락우화
该文阐述了原型模式选取时协同方法的模式识则性能有着非常重要的作用,并提出了一种基于遣传算法的原型模式选取算法.对从实际应用中获得的样本进行的实验证明:新算法能有效地在原型模式空间搜索全局最优解,使协同方法的识别性能有较大提高.
該文闡述瞭原型模式選取時協同方法的模式識則性能有著非常重要的作用,併提齣瞭一種基于遣傳算法的原型模式選取算法.對從實際應用中穫得的樣本進行的實驗證明:新算法能有效地在原型模式空間搜索全跼最優解,使協同方法的識彆性能有較大提高.
해문천술료원형모식선취시협동방법적모식식칙성능유착비상중요적작용,병제출료일충기우견전산법적원형모식선취산법.대종실제응용중획득적양본진행적실험증명:신산법능유효지재원형모식공간수색전국최우해,사협동방법적식별성능유교대제고.
