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研究生:林春水
研究生(外文):LIN,CHUN-SHUI
論文名稱:不相交資料集合的自我組織神經網路
指導教授:范子儀
指導教授(外文):FAN,ZI-YI
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:資訊及電子工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1991
畢業學年度:78
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:不相交資料集合自我組織類神經網路收斂速度
外文關鍵詞:RECUSIVE-CALLBINARY-TREE-CLASSIFIERPOCKET-ALGORITHM
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本篇論文提出一個兩個步驟的方法,用以解決不相交資料集合的自我組織神經網路的
問提。
步驟1.利用遞迴處理(recusive call) 的方法建立二分樹的分類架構 (binary tree
classifier) ,每一次以一個口袋式演算法(pocket algorithm)取得一個平面,這個
平面能切過兩個集合之間的相對應邊界,將資料區分成兩個部份,其中任何一部份只
要包含兩個集合的資料則遞迴以原演算法加以處理,直到能完全區分所有的資料為止
,這個演算法在訓練時能保留邊界點用以加快演算法的收斂速度,及避免搖擺的現象
產生。
步驟2.以二分樹或樹的分類架構建立神經網路,其中神經網路第一層的節點為一個平
面,對應一個分類架構的一個內部節點,第二層的節點作用如一個and-gate,每一個
節點對應分類架構的一條路徑,連接該路徑上內部節點所對應的第一層的節點,第三
層的每一個節點對應一個集合,連接所有該集合的路徑所對應第二層的節點,作用如
一個or-gate,以這個方式將二分樹或樹的分類架構建立神經網路。
這個方法具有4 個特性,
1.完整性:能正確區分所有的資料,
2.容量性:當受訓練的資料數量很多時也可以運作,
3.簡單性:所建立的神經網路非常簡潔,
4.一般性:能適用在其它分類的問題上。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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