| 多项式理想计算的神经网络方法 |
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| 引用本文： | 周永权.多项式理想计算的神经网络方法[J].广西科学,2001,8(2):90-92. |
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| 作者姓名： | 周永权 |
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| 作者单位： | 广西民族学院数学与计算机科学系 |
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| 摘 要： | 提出一种用于多项理想计算的理想同余神经元，其工作方式既不同于过去感知器输入加阈值的激活方式，也不同于通常意义下激活函数选取，且保持神经元的运算特性，以Grobner基计算为例，给出利用该神经元计算Grobner基神经网络描述性学习算法。
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| 关 键 词： | 理想同余神经元 多项理论 Grobner基 描述性学算法 神经网络 |
| 收稿时间： | 2000/9/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2000年9月28日 |
Neural Network Approach to Polynomial Ideal Computation |
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| Zhou Yongquan.Neural Network Approach to Polynomial Ideal Computation[J].Guangxi Sciences,2001,8(2):90-92. |
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| Authors: | Zhou Yongquan |
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| Institution: | Dept. of Math. & Comp. Sci., Guangxi Univ. for Nationalities, Xixiangtang, Nanning, Guangxi, 530006, China |
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| Abstract: | The concept of polynomial ideal congruent neuron are proposed. It is different from both general perception and chosen stimulate function in working way, and is still characterized massively parallel architecture of the polynomial ideal computation. The polynomial ideal congruent neural network learning algorithm is discussed with an application of this neuron to computation of Grobner base. |
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| Keywords: | indeal congruent neuron polynomial theory Grobner base polynomial ideal learning algorithms |
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