多层感知器网络内部判决模式的研究

• 作者: 冯天瑾 熊建设 陈哲
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 数学
• 关键词: 多层感知器(MLP)网络 模式识别 神经网络的内部行为 内部分量 内部判决模式
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 408-412
• 页数: 5页
• 分类号: O235
• 字数: 4404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2000.04.003

摘要

人工神经网络(ANN)内部行为的研究，无论是对生物神经系统内部工作机理、ANN理论，还是对ANN应用都有重要意义。本文在作者原有工作基础上加以发展，针对多层感知器网络应用于模式识别、分类、函数逼近与参数估计的内部行为，作出了明确解释；以单隐层结构为典型，定义了隐层神经元输出为网络输出量的"(正、负)内部分量"，隐层权重分布为网络求解问题的"内部判决模式"；并给出了应用这一理论分析的实例。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯天瑾	青岛海洋大学电子工程系	10	327	7.0	10.0
2	陈哲	青岛海洋大学电子工程系	4	205	4.0	4.0
3	熊建设	青岛海洋大学电子工程系	9	233	5.0	9.0