%0 Journal Article
%T 二进制神经网络分类问题的几何学习算法
%A 朱大铭？
%A 马绍汉？
%J 软件学报
%P 622-629
%D 1997
%X 分类问题在前向神经网络研究中占有重要位置.本文利用几何方法给出一个二进制神经网络k（≥2）分类问题的新学习算法.算法通过训练点的几何位置与类别分析，建立一个四层前向神经网络，实现网络输入向量分类.本文算法的优点在于:保证学习收敛且收敛速度快于bp算法及已有的其他一些前向网络学习算法;算法可以确定神经网络的结构且能实现精确的向量分类.另外，算法所建神经网络由线性阀值单元组成，神经元突触权值和阀值均为整数，特别适合于集成电路实现.
%K 神经网络
%K 算法
%K 收敛
%K 训练
%K 几何
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=19970810&flag=1