基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

张江安; 杨洪柏; 林良明; 颜国正

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基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

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提出了一种基于最小分类错误 (MCE)训练的采用多层感知器 (MLP)结构的模式分类器设计方法 .这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法 ,将它用于 MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能 .采用 MLP实现 MCE训练中的分类损失计算 ,从而将 MCE训练过程与 MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中 ,通过 BP算法予以实现 .这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的。

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来源
《上海交通大学学报》 |2002年第7期|957-961|共5页
作者
张江安; 杨洪柏; 林良明; 颜国正;
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作者单位

上海交通大学电子信息学院;

上海交通大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 设计; 多层感知器; 模式分类器; 最小分类错误训练; 模式识别; BP算法;

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