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《1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)》1998年
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一种神经网络特征压缩及分类的研究

江铭炎  江铭虎  
【摘要】:由于对多类问题的高维数据无法直接观察其聚类和分布特性.本文采用神经网络法实现自适应主元特征提取(APEX)、以压缩特征空间的维数,并保持足够的信息来鉴别事物之间的类别,它可有效地提取信号的主要特征、抑制噪声。我们将高维数据压缩影射到2或 3维,从而实现特征数据的可视性分析,显示物体对象间的类似程度和关系结构,并采用高阶函数的神经网络对其进行非线性分类,同时与BP网络的非线性分类能力进行了实验比较,结果表明高阶函数神经网络较BP网络分类能力强,训练速度快。
【作者单位】:山东大学电子工程系 北方交通大学信息科学研究所
【分类号】:TP183

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