从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发，将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中，提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法，通过构造不同结构神经元结合的神经网络，实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。
2023-03-09 19:36:14
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针对复杂电磁环境下的正交跳频信号分选时效不高问题，提出了一种正交跳频信号动态分选方法，首先基于滑动窗口的数据流模型，采用构造型神经网络对跳频信号频域数据和方位信息动态聚类，减少噪声等因素影响，解决方位信息和幅度关联模糊性的问题；再在相应的覆盖簇内部运用时频关联方法，实现综合跳频信号的动态分选，实验结果表明该方法是有效的
2022-03-04 18:01:27
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