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本文体出了一种将仿生模式识别理论作为基础的神经网络构造方法。仿生模式理论认为, 同类但不完全相等事物之间存在着至 少一个渐变过程, 在这个过程当中, 各种事物都属于同一类别。利用该理论, 能够从高维空间当中神经元模型的几何意义出发, 对一种全新 的神经网络进行构造, 从而使得高位空间中不同亚你根本形成的不同几何体覆盖能够得到有效的实现, 并对其进行有效的分类。本文的研究 利用双螺旋曲线分类实验使得这种网络的识别效果得到了证明。
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文献信息
篇名 基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法
来源期刊 电脑乐园·信息化教学 学科 社会科学
关键词 模式识别 神经元 高维空间
年,卷(期) dnly_2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 0385-0385
页数 1页 分类号 C
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研究主题发展历程
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模式识别
神经元
高维空间
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期刊影响力
电脑乐园
月刊
1008-2352
45-1239/TP
广西南宁市鲤湾路8号
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