排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
一种用于大规模模式识别问题的神经网络算法 总被引:16,自引:1,他引:15
许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别,都属于大规模的模式识别问题.目前,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法.在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法,试图加强神经网络解决大规模问题的能力,并用手写体汉字识别问题检验其效果.实验结果揭示了所提算法是解决大规模模式识别问题的一个有效且具有良好前景的方法. 相似文献
2.
首先介绍了一种M-P模型几何表示,以及利用这种几何表示可将神经网络的训练问题转化为点集覆盖问题,并在此基础上分析了神经网络训练的一种几何方法.针对该方法可构造十分复杂的分类边界,但其时间复杂度很高.提出一种将神经网络覆盖算法与模糊集合思想相结合的方法,该分类器可改善训练速度、减少覆盖的球领域数目,即减少神经网络的隐结点数目.同时模糊化方法可方便地为大规模模式识别问题提供多选结果.用700类手写汉字的识别构造一个大规模模式识别问题测试提出的方法,实验结果表明,该方法对于大规模模式识别问题很有潜力. 相似文献
3.
1