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Classification among groups is a crucial problem in managerial decision making. Classification techniques are used in: identifying stressed firms, classifying among consumer types, and rating of firms' bonds, etc. Neural networks are recognized as important and emerging methodologies in the area of classification. In this paper, we study the effect of training sample size and the neural network topology on the classification capability of neural networks. We also compare neural network capabilities with those of commonly used statistical methodologies. Experiments were designed and carried out on two-group classification problems to find answers to these questions. The prediction capability of the neural network models are better than traditional statistical models. The learning capability of the neural networks is improving compared to traditional models because the discriminate function is more complex. For real world classification problems, the usage of neural networks is highly recommended, for two reasons: learning capability and flexibility. Learning capability: Neural network classifies better in sterile experiments as performed in this research. Flexibility: Real life data are rarely not contaminated with noise, such as unknown distributions, and missing variables, etc. Neural networks differ from a statistical model that it is not dependent on any assumption concerning the data set distribution. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 699–717, 1997 相似文献
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人工神经网络以其信息的并行处理与分布式存储、自组织和自适应等特点,在机器人领域显示了极大的应用潜力。本文探讨人工神经网络在机器人操作手IKP求解中的应用,试图求得操作手IKP的一组或所有可行解。文章利用BP网络对操作手IKP的求解进行了讨论和分析,并给出了具体的求解实例。 相似文献
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针对传感器网络在军事领域的应用。本文提出一种适用于战场监视系统的三维无锚点自定位算法。该算法首先对布撒后的全网节点进行不基于地理信息的分簇算法,缩短了全网坐标建立的启动时间。当簇头节点能量将消耗尽时,再进行基于地理信息的分簇算法更新簇头节点。采用OFDM测距方法后,减小了节点间的测距误差。仿真实验表明,传感器网络鲁棒性较高,在区域为400m×400m×50m的三维空间内,随机放置200个节点,其平均定位误差为0.64%,满足战场传感器监视系统的要求。 相似文献
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分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性;从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网(MLP)逼近能力分析的基本方法及结论;分析了正则理论观点下的径向基函数网络(RBF)的逼近能力;讨论了RBF网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。 相似文献
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互连网络是大规模并行计算机的重要组成部分,路由算法是其中决定网络性能的重要因素,本文在直接网络结构基础上对路由算法进行讨论,给出了一种分类方法,并着重对采用虫孔路由开关技术的自适应路由算法进行分析,为进一步的评价和设计新的算法提供了参考。 相似文献
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本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸,接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类,使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织,成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上,我们采用通用最小二乘算法,以子空间的非线性问题线性化误差作为依据,并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想,最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。 相似文献