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本文从高维空间特征点覆盖的角度，讨论了优先度排序神经网络（PONN）原理与构造算法，提出了各向同性的随机分割算法（RPA）和中心选择算法（csA），最后给出标准测试集的分类测试结果，并对其进行了分析与讨论，实验结果表明PONN构造方法优于传统前馈神经网络。
前馈优先排序神经网络的构造算法及分析
【摘 要】
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本文从高维空间特征点覆盖的角度，讨论了优先度排序神经网络（PONN）原理与构造算法，提出了各向同性的随机分割算法（RPA）和中心选择算法（csA），最后给出标准测试集的分类测试结果，并对其进
【机 构】
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同济大学计算机科学与工程系,同济大学半导体与信息技术研究所,中国科学院半导体研究所神经网络实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2007年5期
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