【摘 要】
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提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法，以便更加有效地解决模式识别的问题。首先，引入一个密度估计函数，用该函数对样本数据进行聚类分析，找出同类样本中具有最大密
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提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法，以便更加有效地解决模式识别的问题。首先，引入一个密度估计函数，用该函数对样本数据进行聚类分析，找出同类样本中具有最大密度的样本数据点，然后，在特征空间里作超平面与球面相交，得到1个球面覆盖领域，从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题。该算法的特点是直接对样本数据进行处理，有效地克服了传统神经网络训练时问长、学习复杂的问题，同时也考虑了神经网络规模的优化问题。计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性。
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