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本文提出了一个适用于统计模式识别任务的阶层式前馈神经模型，该网络的输入信号是由一个信源随机生成的，网络通过一个随机学习算法进行训练，使用网络的期望损失达到极小值，经过训练后的网络根据胜者全取规则判决输入的模式信号所属于模式类别。
用于统计模式识别的一个神经网络模型
【摘 要】
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本文提出了一个适用于统计模式识别任务的阶层式前馈神经模型，该网络的输入信号是由一个信源随机生成的，网络通过一个随机学习算法进行训练，使用网络的期望损失达到极小值，经过训
【机 构】
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复旦大学计算机科学系,安徽大学数学系
【出 处】
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黑龙江大学自然科学学报
【发表日期】
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1996年3期
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