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作为模式识别的感知器神经网络,构建网络模型需要一个很重要的权值参数,可以通过手工计算,也可以通过MATLAB神经网络工具箱进行训练仿真获得,使用两种权值建立分类器网络模型,对比测试模式识别结果,不同权值模型对于测试样本识别率是有差异的,为了提高模型的泛化,构建网络模型时需要测试选用最优权值。
模式识别中的感知器网络权值计算与MATLAB仿真
【摘 要】
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作为模式识别的感知器神经网络,构建网络模型需要一个很重要的权值参数,可以通过手工计算,也可以通过MATLAB神经网络工具箱进行训练仿真获得,使用两种权值建立分类器网络模型,对比测试模式识别结果,不同权值模型对于测试样本识别率是有差异的,为了提高模型的泛化,构建网络模型时需要测试选用最优权值。
【机 构】
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四川建筑职业技术学院信息工程系,四川建筑职业技术学院智能计算研究所
【出 处】
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智能计算机与应用
【发表日期】
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2015年03期
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