|
|||||
|
|
| 改进的SDM模型及其在函数逼近中的应用 | |
| 引用本文： | 段永柱,陈松灿,孙炳彤.改进的SDM模型及其在函数逼近中的应用[J].模式识别与人工智能,2001,14(2). |
| 作者姓名： | 段永柱 陈松灿 孙炳彤 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机系, |
| 摘 要： | Kanerva的稀疏分布存储(SDM)模型存在一个编码过程把输入模式二值化,这易引起模式间不保序的问题,并且其学习规则使该模型不具有对函数的逼近能力.本文提出一种改进的SDM模型,输入输出空间是实值模式,不需任何编码,改进了学习规则,使该模型不仅具有模式识别的能力,且具有对函数的逼近能力.最后通过实验证实了该模型的有效性. |
| 关 键 词： | 稀疏分布存储 函数逼近 |
A MODIFIED SDM MODEL AND ITS APPLICATION IN FUNCTION APPROXIMATION |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |