论文部分内容阅读
带树突结构的形态感知器是用格代数的方法对样本集进行分类的。树突结构目前被认为是实现逻辑运算最基本的自主计算单元，引入树突计算过程的神经元也就更接近于实际的生物神经元，具有很强的计算能力。论文根据树突过程的几何意义，通过用树突输出的方框代替覆盖算法中的“球形领域”，提出一种适于多层形态感知器学习的算法，叫做形态交叉覆盖算法，并在此基础上给出一种带树突结构的多层形态感知器模型。三个著名分类问题的实验结果很好地证明了该模型的有效性。