基于神经网络的k—近邻分类器

作     者：李伟 何永保 

作者机构：复旦大学计算机科学系 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：1995年第21卷第5期

页      码：51-55,61页

摘      要：设计了一个神经网络结构来执行著名的ｋ－近邻分类器，神经网络的并行计算大大减少了传统ｋ－近邻分类器的计算时间，并且性能不变，已有的传统ｋ－近邻分类器的特点同样可以继承．三种减少ｋ－近邻分类器结点的修改规则同样可包含在神经网络的学习算法中．另外，本网络采用的ｋ－Ｍａｘｉｍｕｍ子网具有比“赢者独吞”更好的性质。

主 题 词：k-近邻分类器 k-Maximum网络 并行计算 神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203156182...