非线性分类器

1.问题表述第一次作业中已经阐述了线性分类器的设计问题，但是在大多数时候分类样本都是非线性了，如何设计非线性分类器成为一个问题。人工神经网络既可用于线性分类又可用于非线性分类，既可用于两类分类又可用于

1.问题表述 第一次作业中已经阐述了线性分类器的设计问题，但是在大多数时候分类样 本都是非线 性了，如何设计非线性分类器成为一个问题。人工神经网络既可用于线性分 类又可用于非线 性分类，既可用于两类分类又可用于多类分类，既可用于正态分类也可用于 非正态的分类， 是一个万用分类器。具体问题可以描述为： 设有N个训练样本(特征向量z维)， ，N,分别属于k类，可以用个理想向量表达如，1类可以表示为 ，该向量为k维向量，2类可以表示为 ，，以此类推，目标是希望最终ANN-BP能正确分类上述样本，即对于1类，该网 络输出的向量 。 2.方法叙述 人工神经网络没有具体的数学模型，可以描述为下面的步骤： 1）构造感知机映射，将原样本映射到新的特征空间，保证在新的空间待分类 样本是线 性可分的；