【摘 要】
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本文利用阈值前馈神经网络建立了一个基于比较的非数值排序模型。网络仅需5层即可完成非数值排序,权值的选择限制在输入参数的多项式级,而且这种前馈神经网络不需要学习,每一
【机 构】
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华中理工大学计算机系,华中理工大学计算机系,华中理工大学计算机系 430074,430074,430074
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本文利用阈值前馈神经网络建立了一个基于比较的非数值排序模型。网络仅需5层即可完成非数值排序,权值的选择限制在输入参数的多项式级,而且这种前馈神经网络不需要学习,每一层的权是固定的。
In this paper, a threshold-based feedforward neural network is used to establish a comparison-based non-numerical ranking model. The network only needs five layers to complete the non-numerical sorting, the selection of the weights is limited to the polynomial level of the input parameters, and the feedforward neural network does not need to learn. The weight of each layer is fixed.
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