具有自我学习能力的模式识别程序的原理与编制

多因素模式识别方法在各科学领域有广泛的应用，它可以将多因素协同影响的样本准确地分类。如果已知判别准则（分类函数），分类一般是不困难的，但对新的复杂的多因素问题，判别准则往往是未知的，必需从大量已知分类的样本中经过学习而得到，这就需要编制相应的具有自我学习能力的计算机程序。本文作者用最优化方法中的奖惩算法和ＦＯＲＴＲＡＮ７７语言编程，较满意地实现了这项功能，程序精练实用。