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带阈值的含混感知器的收敛性

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毕业论文范文题目：带阈值的含混感知器的收敛性，论文范文关键词：带阈值的含混感知器的收敛性
带阈值的含混感知器的收敛性毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：古代科技的飞速进步促使把持实际向着更复杂,周到的方向发展。这其中含混把持跟神经网络(NN)把持因为其非线性跟不依附对象的数学模型等特点倍受人们的关注。含混体系善于表白常识,推理类似于人的思维,但过于依附人的主观因素,缺乏学习跟适应的才能;神经网络构造可变,存在较强的自组织,自学习的才能,然而不存在构造性（略..）常识表白才能,网络参数缺乏物理意思,且在学习过程中易陷入部分极值,所以将二者的特点结合起来就成了一种必定的趋势。含混神经网络(FNN)就是含混实际跟神经网络有机结合的产物。FNN综合了含混实际与神经网络的长处,是一种既存在学习,联想,自适应性,又能进行含混推理的新型构造。它是由一些称为含混神经元的基本单（文章此处忽略..）元按必定的规矩构成的网络。FNN的实际,构造,学习算法跟利用技巧始终是打算机范畴重要的研究课题,并以它特有的上风受到高度的器重。该文对FNN的以下方面进行了分析跟研究:1.对人工神经网络的研究现状,发展趋势及利用范畴进行了综述,阐述了含混数学,人工神经网络及含混神经网络的基本概念,网络构造,学习算法;（略..）并分析跟对比了含混体系与神经网络的长处跟毛病;2.因为传统神经网络有非常好的信息处理才能,它已经广泛利用于解决分类问题。本文研究的是带阈值的含混感知器用来解决分类问题的才能。针对带阈值含混感知器的学习算法,本文证明了当练习样本可分时,若样本的维数是2,该算法完全收敛;若样本的维数大于2,在更强的前提下,算（文章此处忽略..）法有限收敛;3.分辨利用带阈值跟不带阈值的含混感知器对五组练习样本进行分类。数值实验成果表明:在雷同的实验前提下,带阈值含混感知器算法有限收敛,并且与不带阈值的含混感知器算法比拟,收敛速度在多数情况下加快。这阐明含混感知器参加阈值后,在数值实验中可能节俭时光,便于实际利用。

以上为本篇毕业论文范文带阈值的含混感知器的收敛性的介绍部分。

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