二进制映射神经网络的几何学习算法及其应用

• 作者: 朱大铭 马绍汉 魏道政
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 学习算法 训练样本 超平面
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 339-346
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 6996字
• 语种: 中文

摘要

提出一种一般二进制映射问题的前馈网络学习算法.给出一种求解超平面以几何分割训练点的新方法,不仅相应地构造了隐层神经网络,而且使得只需再构造一个输出层网络便可实现训练样本所描述的映射.该算法在学习收敛速度方面优于BP算法和SC算法,对样本数据的分布和密集程度变化适应性强,具有较好的容错能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱大铭	山东大学计算机科学系	50	263	11.0	13.0
2	马绍汉	山东大学计算机科学系	39	302	10.0	15.0
3	魏道政	中国科学院计算所	2	16	2.0	2.0