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为了解决多对单类型的分类问题( 尤其是无限多对单) ,提出了一种处理多对单问题的新型神经网络模型———局部可变权值神经网络,并将其应用于混沌信号和噪声的判别.局部可变权值神经网络学习算法与传统神经网络类似,但在工作时可根据网络输入来调整神经网络局部权值.从最后分类结果看,无论是在学习时间还是在分类精度上,局部可变权值神经网络比传统神经网络都要好 相似文献
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