【摘 要】
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针对一般的简单人工神经网络,该文提出了一种新的神经网络模型--幂函数神经网络,利用梯度下降法推导出了神经网络模型权值和阈值的修正学习算法,并利用该模型解决了XOR问题.
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针对一般的简单人工神经网络,该文提出了一种新的神经网络模型--幂函数神经网络,利用梯度下降法推导出了神经网络模型权值和阈值的修正学习算法,并利用该模型解决了XOR问题.然后对26个英文大写字母的结构特征进行统计分析得到了一个粗分类规律.最后以26个英文大写字母辨识为仿真实例,经过统计预处理的粗分类后,有些类可以直接得到结果,情况较复杂的类也可以仿照XOR问题的解决来得到辨识结果.文章提出的人工神经网络模型和字母辨识的预处理方法,改进了字母辨识的传统方法,简化了传统辨识模型的复杂度,提高了辨识效率.
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