基于信息叠加的学习算法

提出了一种基于信息叠加的迭代学习算法。该算法利用协同神经网络中的原型模式具有信息的性，将学习中误识率最高的模式作为反馈量来修正原型模式。利用实际采集得到的样本对新算法进行的测试表明：新算法具有最优搜索能力强，训练时间短的特点。另外，将新算法与基于遗传算法的原型模式选取算法在网络训练性能上进行了比较。