基于高维空间划分的神经网络分类学习模型

来源 :南京大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yaozhongli00

【摘要】

：

基于高维空间划分的原理,提出了一种非线性神经元CC模型和基于CC模型的神经网络的构造算法.从理论上证明基于CC模型的神经网络的容错性比MP网络要好,而且网络的隐层节点个数

【作者】

：

黄金才陈文伟赵侠黄宏斌张维明邓苏

【机构】

：

国防科技大学系统管理与科学系,国防科技大学数学系

【出处】

：

南京大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2003年2期

【关键词】

：

高维空间划分分类学习模型神经网络非线性神经元 CC模型数据挖掘分类函数 neural networks nonlinear CC model

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基于高维空间划分的原理,提出了一种非线性神经元CC模型和基于CC模型的神经网络的构造算法.从理论上证明基于CC模型的神经网络的容错性比MP网络要好,而且网络的隐层节点个数远远少于FP网络的隐层神经元个数,对于分类问题其计算复杂性仅为多项式(上界≤O(p2)),p为样本个数.该网络有明确的几何和物理意义,具有持续学习和噪声数据处理能力,适合大规模数据挖掘领域.

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