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提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强的分类能力且收敛时间极短.此外,本算法易于硬件实现,且成本低,具有很大的应用潜力.
基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法(英文)
【摘 要】
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提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强
【机 构】
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天津大学电气自动化与能源工程学院
【出 处】
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Transactions of Tianjin University
【发表日期】
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1999年2期
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