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提出了一种新型的基于竞争型神经网络的学习算法,该算法综合了竞争型神经网络和层次聚类的特点,通过竞争型神经网络对对象进行初步分类,并在隐含层采用Hebb学习规则对子类进行关联学习,学习速度快,分类质量好,可以对任意形状、任意大小的簇进行聚类,同时不受噪音的影响,是一种快速高效的分类算法.
一种快速高效的神经网络分类器
【摘 要】
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提出了一种新型的基于竞争型神经网络的学习算法,该算法综合了竞争型神经网络和层次聚类的特点,通过竞争型神经网络对对象进行初步分类,并在隐含层采用Hebb学习规则对子类进
【机 构】
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宁波大学计算机系
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2003年19期
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