优先排序神经网络k网覆盖分类研究

？从高维空间特征点覆盖的角度，讨论了优先度排序神经网络(ponn)算法，提出了非各向同性的k网覆盖算法(kpa)算法，最后给出标准测试集和应用测试集的比较结果，并对其与各向同性覆盖中心适配选择算法（casa）进行了分析与比较，实验结果表明kpa算法在样本连续性构造方面优于casa算法。