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摘要:
竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善.在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Leaming Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引入阈值学习规则,较好地解决了该类网络中遇到"死"点时训练误差偏大的问题,最后通过Madab编程实现.
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文献信息
篇名 对学习矢量量化神经网络中"死"点问题的研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 学习矢量量化网络 阈值 死点
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 64-66
页数 3页 分类号 TP18
字数 2950字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.04.018
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 冯乃勤 河南师范大学计算机与信息技术学院 48 422 11.0 19.0
2 南书坡 河南师范大学计算机与信息技术学院 23 38 3.0 5.0
3 郭战杰 河南师范大学计算机与信息技术学院 3 18 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
学习矢量量化网络
阈值
死点
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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