協(xié)同學(xué)原理在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中的研究與應(yīng)用.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器在實(shí)踐過(guò)程中擁有良好的性能，易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)擁有良好的適應(yīng)能力。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究成果為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，反映出人腦功能的若干種基本特性，開拓了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)中的新用途。
　　 本文研究了協(xié)同學(xué)原理在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中的應(yīng)用，其內(nèi)容主要集中于協(xié)同模式識(shí)別中原型模式向量求解算法、協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)及人臉?lè)诸愊到y(tǒng)驗(yàn)證模型可行性三個(gè)方面。通過(guò)對(duì)當(dāng)前已有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的綜合分析和比較，結(jié)合各自

2、優(yōu)缺點(diǎn)以及協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體特征，提出將協(xié)同學(xué)原理應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中的構(gòu)想。首先，論文介紹了協(xié)同學(xué)的相關(guān)概念及協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)，為課題后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。其次，本文著重探討了模式識(shí)別中的核心技術(shù)，即原型模式向量選取算法，通過(guò)對(duì)四種不同求解算法的分析和比較，選出兩種算法:K-均值聚類算法和遺傳算法進(jìn)行著重研究，通過(guò)深入學(xué)習(xí)比較二者的優(yōu)劣性，最終提出了優(yōu)化的遺傳K-均值聚類算法來(lái)求解原型模式向量。然后，在此算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)