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2d spiral pattern recognition based on neural network covering algorithm

Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2007年第3期14卷 330-333页

作者：黄国宏熊志化邵惠鹤 dept.of Information Guangdong University of Technology dept.of Automation Shanghai Jiaotong University

The main aim for a 2d spiral recognition algorithm is to learn to discriminate between data distributed on two distinct strands in the x-y *** problem is of critical importance since it incorporates temporal characteristics often found in real-time *** work with this benchmark has witnessed poor results with statistical methods such as discriminant analysis and tedious procedures for better results with neural *** paper presents a max-density covering learning algorithm based on constructive neural networks which is efficient in terms of the recognition rate and the speed of *** results show that it is possible to solve the spiral problem instantaneously(up to 100% correct classification on the test set).

关键词： pattern recognition neural networks max-density covering learning 2d spiral data

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