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摘要:
如何由样本的特征描述得到相应的类别属性,是模式识别的主要研究内容.由控制论的观点,它是一个黑箱层次.受控制系统启发,文中提出了反馈集成网络模型,使模式识别系统成为闭环结构,并详细讨论了它的动力学性质,给出系统绝对稳定的充分条件以及相应的学习算法.在自由手写数字样本库上的实验表明,所提模型与普通前向型神经网络相比,具有较好的判别性能.
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文献信息
篇名 反馈集成网络的动力学分析及其应用
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 综合集成 有教师学习 动力学系统
年,卷(期) 1998,(6) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 739-746
页数 8页 分类号 TP2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪力新 中国科学院自动化研究所 3 20 2.0 3.0
2 戴汝为 中国科学院自动化研究所 85 2246 27.0 45.0
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研究主题发展历程
节点文献
综合集成
有教师学习
动力学系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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120705
论文1v1指导