论文部分内容阅读
传统的协同模式分类学习方法是依据原型向量再通过伪逆或M-P广义逆的方法求出满足一定关系式的伴随向量,当样本维数大时,这种方法学习过程较慢,特别当样本维数有变化时传统的方法就不太适用了;协同势能函数优化的方法是直接利用协同动力学过程,来获得原型向量和伴随向量的收敛值,相比于传统的方法具有一定的优势。将最优化理论引入到协同进化的动力学过程,以加快学习过程的收敛,并以记忆梯度法替代了传统的梯度下降的算法进行势能函数的优化,来同时进行原型向量和伴随向量的学习,新方法能显著地提高收敛速度并获得较优的原型向量。