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一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法.pdf
第 卷 第 期 北 京 理 工 大 学 学 报
21 4 VOl. 21 NO. 4
年 月
2OO1 8 JOurnal Of Beijing Institute Of TechnOlOgy Aug. 2OO1
文章编号:1OO1-O645(2OO1) O4-O459-O5
一种用于多类模式识别的综合感知器
网络和学习算法
易中凯 吴沧浦
北京理工大学 自动控制系 北京
( 1OOO81)
摘 要 提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 网络由 层
: O 3
感知器神经元组成 中间层到输出层的权值相应地为 或 输入层到中间层的权值通
+ 1 -1O
过学习获得 且中间层每个神经元的权值单独学习完成 该学习算法在有限次迭代步骤内
O
终止 当算法终止时 对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 如果还
O O
有模式不能识别 则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 用阿拉伯数字识别
的例子说明了网络模型和算法的有效性O
关键词 感知器神经元 综合网络模型 多类模式识别 增广型模式向量 增广型权向量
: 9 9 9 9
中图分类号: TP 183 文献标识码: A
传统的几何分类器解决的几乎都是基于决策函数或最小风险准则的统计模式分类问题
需要预先知道模式样本的几何分布和风险函数 对于很多情况 这些先验知识是难以获得的
O
而神经网络所遵从的自组织 自学习和自适应特性 弥补了传统方法的缺陷 可用于分类问题
~ O
的网络种类很多 其中单层感知器网络是最简单的一种 对于可线性划分问题它是高效的 对
O
于不可线性划分问题 通过增加高阶项能转化为可线性划分问题[1~ 3] 仍可用单层感知器网络
进行识别 网络
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