基于敏感性理论的Madaline网络学习算法研究

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基于敏感性理论的Madaline网络学习算法研究

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基于敏感性理论的Madaline网络学习算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：基于“敏感性理论”的MADALINE网络学习算法，是一种针对MADALINE网络(一种离散型的二值前向网络)的有监督的学习算法。目前，对于二值前向网络，还没有一种很好的训练学习算（本文此处忽略..）法。本文以“最小扰动”原则作为算法设计思想，从“MADALINE敏感性”的角度来寻找体现、贯彻这种思想的方法和途径，并成功地设计出了一种“基于敏感性理论的MADALINE学习（本文此处忽略..）算法”。另外，文中也以一定的篇幅分析了新算法的失败模式——“局部震荡”现象，并进一步阐述了跳出“局部震荡”的思想及其算法实现。最后，通过与MRⅡ的一组对比模拟试验，以及“MO（文章此处忽略..）NK’SPROBLEM”的模拟试验，验证并展示了新算法的良好的学习性能和泛化性能，并分析和揭示了新算法所体现出来的其它一些良好性能表现，如算法学习性能对隐层结点数目表现出高灵（略..）敏度以及算法的泛化性能相对于网络结构呈现出良好的稳定性。可以说，新算法在二值前向网络上比较成功地实现了感知机学习规则的推广。突破了这一业界长期以来未能很好解决的难题。

以上为本篇毕业论文范文基于敏感性理论的Madaline网络学习算法研究的介绍部分。

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