【摘 要】
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为进一步优化优先度排序神经网络（priority ordered neural netWork, PONN）,提 高 PONN 的分类识别能力,本文提出了一种基于优先度排序的神经元适配分割算法,优化、改进已有的
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为进一步优化优先度排序神经网络（priority ordered neural netWork, PONN）,提 高 PONN 的分类识别能力,本文提出了一种基于优先度排序的神经元适配分割算法,优化、改进已有的 PONN算法.该算法能在PONN中每个神经元球面尽可能多的分隔同类样本,在包含同类样本邻 域的同时,不侵占异类样本邻域（即异类样本到球面最短距离不小于特定数0）.实验结果表明,与 传统的PONN算法相比,无论是紧凑型还是稀疏型的样本,改进后的PONN算法识别率都提高了 5%左右,而且能更高效的识别
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