【摘 要】
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该文所采用的具有鲁棒性的PC神经网络,是基于一种经典的标准PCA网络,即GHA(GeneralizeHebbAlgorithm)网络模型基础之上的一种改进型网络.它对只具有线性的网络添加了非线性的
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该文所采用的具有鲁棒性的PC神经网络,是基于一种经典的标准PCA网络,即GHA(GeneralizeHebbAlgorithm)网络模型基础之上的一种改进型网络.它对只具有线性的网络添加了非线性的约束.非线性的约束有选择的加在算法的选定项上,对算法表达式的不同项添加约束,可以得到不同的结果,即鲁棒性的PCA神经网各和非线性的PCA神经网络.在具有鲁棒性PCA神经网络模型中,有一种基于标准GHA算法的鲁棒性网络,该网络模型的特点是输出输出仍保持线性关系,因此可以保证网络收敛后,网络的连接权值仍是输入数据协方差矩阵的主特征向量.比较经理性PCA网络和鲁棒性PCA网络的性能,可以发现上有鲁棒性的网络对含有噪声的输入数值有较强的特征抽取能力.
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