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1.
 在邻域风险最小化原则中提出一种新的定义邻域半径的方法,即对任意训练样本点,首先利用最佳距离度量近邻法定义一个距离度量,并根据这个距离度量来寻找该样本点的最近邻,然后依据它们之间的距离来定义邻域半径,最后在原有邻域风险最小化算法的基础上建立基于最佳距离度量近邻法的邻域风险最小化算法.实例表明新提出的算法是正确的、有效的.  相似文献   
2.
以生物学和逼近论为理论基础,将任意一组线性无关的基函数作为各隐含神经元的激励函数,结合网络权值直接确定法建立了一个新的神经网络模型.仿真实验表明,该网络权值一步确定,收敛速度快,非线性逼近效果好.  相似文献   
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