基于复合神经网络的数据分布模式仿真识别

• 作者: 张恒喜 朱家元 田松 郭基联
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 概率分布 仿真 模式识别
• 年，卷（期）: 2002,（10）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 96-99,122
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2002.10.030

摘要

采用复合结构神经网络对数据概率分布模式进行了仿真识别.首先提取数据的样本峰度、偏度、分位数和累积概率等数字特征,构建数据概率分布模式和仿真识别训练样本,然后采用Kohonen网络对概率分布进行聚类,接着运用BP网络对各聚类分别进行分类识别,最后对任意数据流进行了仿真识别.仿真识别结果表明,同其它模式识别方法相比,该方法更能够反映数据流概率分布的特征,从而得到了满意的模式识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱家元		6	78	4.0	6.0
2	张恒喜		9	102	5.0	9.0
3	田松		2	10	2.0	2.0
4	郭基联		1	4	1.0	1.0