【摘 要】
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分类问题在前向神经网络研究中占有重要位置。该文给出二进制映射Ｋ＜≥２）分类问题的一个几何学习算法。算法通过训练点的几何位置与类别分析，建立一个四层前向神经网络，实现网络输入
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分类问题在前向神经网络研究中占有重要位置。该文给出二进制映射Ｋ＜≥２）分类问题的一个几何学习算法。算法通过训练点的几何位置与类别分析，建立一个四层前向神经网络，实现网络输入向量分类。该文算法保证学习收敛性。从所建网络分类的可靠精确程度，向量类别表达方式，学习复杂度（收敛速度）等方面考虑，该文算法均优于已有的学习算法。另外该文章算法所建神经网络由线性阀值单元组成，各神经元输入权值和阀值均为整数，特别适合集成电路实现。
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