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基于聚类法的协同神经网络学习算法   总被引:12,自引:1,他引:11  
根据协同学理论的基本观点(模式识别的过程即为模式形成的过程),对构造出的协同神经网络在模式识别中的应用进行了研究.发现伴随向量的性能直接影响到模式识别的成功率,而伴随向量是由原型向量计算得到.所以原型向量的选择对识别结果有着十分重要的作用.提出了一种基于聚类算法的选择原型向量的方法.通过对近千个样本进行的模拟实验,结果证明这种基于聚类算法的原型向量选择方法很有效,使识别率有了较大的提高.  相似文献
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