【摘 要】
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该论文工作的主要目的在于研究近年来阻碍前向多层神经网络发展和在模式识别应用方面所遇到的网络规模、结构设计及快速学习训练等几个国际神经网络学术界公认的难题.提出了
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该论文工作的主要目的在于研究近年来阻碍前向多层神经网络发展和在模式识别应用方面所遇到的网络规模、结构设计及快速学习训练等几个国际神经网络学术界公认的难题.提出了实现两类模式分类问题(两类问题)和多类模式分类问题的前向多层神经网络结构、规模设计及学习训练的一些理论和方法.该论文首次提出两类问题的分类复杂度的概念,它是对实际两类模式分类问题分类难易程度的抽象和模型化,是该文在一般性的意义上系统地研究模式分类问题前向多层神经网络实现理论的基础.文中指出了分类复杂度依具体的模式分类器不同而具有不同的度量标准,并提出了基于H-MLP和S-MLP网络的分类复杂度度量标准和估计方法.
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