协同神经网络聚类型学习算法  被引量:20

Cluster learning algorithm of synergetic neural network

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作  者:董火明[1] 高隽[1] 陈定国[1] 陈迎春[2] 

机构地区:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [2]安徽省公路管理局,安徽合肥230011

出  处:《合肥工业大学学报(自然科学版)》2002年第4期492-495,共4页Journal of Hefei University of Technology:Natural Science

基  金:国家自然科学基金资助项目 ( 6 0 175 0 11);安徽省自然科学基金资助项目 ( 0 10 42 30 1);教育部优秀青年教师资助计划项目

摘  要:协同神经网络是一类全新的神经网络 ,它可以根据竞争神经网络的一般原则划分为匹配子网和竞争子网。其中 ,匹配子网的学习是协同神经网络的一个中心问题。改善匹配子网的学习效率有 2种途径 :对伴随向量求解算法的改进和原型向量选取方法的改进。文章浅析了这 2种类型的学习算法 ,着重研究了聚类算法在原型向量选取中的应用 ,并以一组交通标志图像作为识别样本 ,验证了选取原型向量 2种思路的有效性。Synergetic neural network is a new kind of neural network. According to the theory of competitive neural network, it can be divided into two parts: the matching sub-network and the competitive sub-network. And the learning of the matching sub-network is the basic problem of synergetic neural network. There are two ways to enhance the learning efficiency of the matching sub-network: by improving the method of obtaining the adjoining vectors and by improving the method of selecting the prototype vectors. In this paper,the two solutions are discussed, and the application of cluster algorithm in selecting the prototype vectors is studied in detail. Examples prove that the presented two ideas for selecting the prototype vectors are effective in dealing with the images of a set of traffic signs.

关 键 词:协同神经网络 学习算法 模式识别 匹配子网 学习效率 聚类算法 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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引证文献:

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