计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
29期
30-32,74
,共4页
形态神经网络%覆盖算法%树突
形態神經網絡%覆蓋算法%樹突
형태신경망락%복개산법%수돌
带树突结构的形态感知器是用格代数的方法对样本集进行分类的.树突结构目前被认为是实现逻辑运算最基本的自主计算单元,引入树突计算过程的神经元也就更接近于实际的生物神经元,具有很强的计算能力.论文根据树突过程的几何意义,通过用树突输出的方框代替覆盖算法中的"球形领域",提出一种适于多层形态感知器学习的算法,叫做形态交叉覆盖算法,并在此基础上给出一种带树突结构的多层形态感知器模型.三个著名分类问题的实验结果很好地证明了该模型的有效性.
帶樹突結構的形態感知器是用格代數的方法對樣本集進行分類的.樹突結構目前被認為是實現邏輯運算最基本的自主計算單元,引入樹突計算過程的神經元也就更接近于實際的生物神經元,具有很彊的計算能力.論文根據樹突過程的幾何意義,通過用樹突輸齣的方框代替覆蓋算法中的"毬形領域",提齣一種適于多層形態感知器學習的算法,叫做形態交扠覆蓋算法,併在此基礎上給齣一種帶樹突結構的多層形態感知器模型.三箇著名分類問題的實驗結果很好地證明瞭該模型的有效性.
대수돌결구적형태감지기시용격대수적방법대양본집진행분류적.수돌결구목전피인위시실현라집운산최기본적자주계산단원,인입수돌계산과정적신경원야취경접근우실제적생물신경원,구유흔강적계산능력.논문근거수돌과정적궤하의의,통과용수돌수출적방광대체복개산법중적"구형영역",제출일충괄우다층형태감지기학습적산법,규주형태교차복개산법,병재차기출상급출일충대수돌결구적다층형태감지기모형.삼개저명분류문제적실험결과흔호지증명료해모형적유효성.
