可拓神经网络模型的设计与实现  

Design and implementation of extension neural network model

作　　者：孙佰清[1] 邢爱国[2] 张积宾[3] 潘启树[3] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001 [2]哈尔滨工程大学管理学院,哈尔滨150001 [3]哈尔滨工业大学计算机科学技术学院,哈尔滨150001

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》2006年第7期1156-1159,1191,共5页Journal of Harbin Institute of Technology

基　　金：哈尔滨工业大学技术.政策.管理(TPM)国家哲学社科创新基地资助项目;哈尔滨市科技攻关项目(HGCC2004);2003年黑龙江省新世纪高等教育教学改革工程资助项目;黑龙江省青年科学技术专项资金(QC05C74);第38届中国博士后基金;黑龙江省博士后基金;哈尔滨工业大学文科创新基金(050412)

摘　　要：为解决BP神经网络模式识别时训练准则和分类准则不一致的问题,采用可拓学的扩缩变换,通过在输出空间中用一个特定区域(称作教师区域)来代替教师信号,极大地提高了可拓神经网络模型的训练速度,同时彻底解决网络训练和实际分类准则不一致的问题．计算实例表明,可拓神经网络是一个有效的模式识别工具．At present, there is a problem that the training rule and classifying rule is not consistent when the change opposite things to union things. By extension transform, using a region in the outputting space replaces a point, the training speed is extraordinarily improved and the problem of inconsistent training rule and classifying rule is solved. It proves that extension neural network is valid for pattern recognition.

关 键 词：可拓神经网络 菱形思维方法 区域 物元 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] E211[自动化与计算机技术—控制科学与工程]