【摘 要】
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在分析覆盖算法的基础上提出了一种加权的覆盖领域算法,在构造神经网络覆盖领域时,充分利用了样本在球形领域间的分布位置特性及分布概率特性,做到真正意义上利用样本特征来
【机 构】
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解放军电子工程学院204研究室,解放军电子工程学院204研究室,解放军电子工程学院204研究室 合肥230037教育部安徽大学人工智能与信号处理重点实验室,合肥230039,合肥230037,合肥23
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在分析覆盖算法的基础上提出了一种加权的覆盖领域算法,在构造神经网络覆盖领域时,充分利用了样本在球形领域间的分布位置特性及分布概率特性,做到真正意义上利用样本特征来构造覆盖神经网络,给出加权覆盖算法的构造方法及步骤,并通过实例进行了验证。
Based on the analysis of the coverage algorithm, a weighted coverage algorithm is proposed. When constructing the coverage area of the neural network, the distributional location characteristics and distribution probability characteristics of the samples in the sphere are fully used, and the sample features are truly utilized To construct the covering neural network, and to give the construction method and steps of the weighted coverage algorithm. The examples are validated.
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