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1)  Tectonic network
构造网络
2)  Systematic tectonics
网络构造
3)  self-growing networks
自构造网络
4)  constructive neural network
构造性神经网络
5)  constructive neural networks
构造型神经网络
1.
In order to overcome the shortcoming of the longtime training and the frail generalization power of classical neural networks, this paper proposes a new covering classification algorithm based on constructive neural networks.
为了克服传统神经网络算法在处理分类问题时训练时间长、泛化能力弱的不足,提出了一种新的基于构造型神经网络覆盖分类算法,该算法通过在超球面上对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中未被覆盖样本的最大密度点,然后在特征空间里做超平面与球面相交,得到球面领域覆盖,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题。
6)  Tectonic Network System
构造网络体系
补充资料:G(?)del构造集


G(?)del构造集
Godd constructive set

  G议目构造集[C加目周成如此价e就;KooeTpy,T。。。oeno几八e月.Moo二eeTaol,可构造集(constn犯ti比set) 以下描述构造集合过程中产生的集合.设X为一集合,且R三XxX.考虑一阶语言L(R,X),其中含一个二元谓词符来指称R和一些个体常元来指称集合X的元素(对于每个x任X,它对应的常元是王).陈述句“语言L(R,X)的公式甲在模型M=(X,R)中为真”,被写成 M卜价.一个集合Y三X称为在模型M“(X,R)中可定义的(de-几祖ble)(或M可定义的(M.defll迢ble)),若存在L(R,X)的只带一个自由变元刁的公式职(价,使得 丫x‘X(x 6Y一M卜中(三)). 设L兄fM表示所有M可定义集的全体·对每个序数“,集合人由以下关系来递归定义: 几=思块f寿6!协其中到L,为限制于集合I.e的隶属关系.因此,有 与=甲,L,二{价},几={价,{毋}},·“, ,…,几。=日几,·… 目(。0集合z称为可构造的(c onstnKtib】e),若存在序数气使得:任L:.所有可构造集的类由L表示.在1938年K.C衣北1定义了L并引人以下的可构造性公理(a幻幻mof comtractibillty):每个集合都是可构造的.他证明在L中所有ZF,公理都成立,且可构造性公理亦然,他还证明选择公理和广义连续统假设怡泊巴目汹范continuumh男扣th留is)(即“对每个序数“,有2伙一议。、,”)在邓中可由构造性公理导出. 类L也可刻画为这样的最小类:它是Z于)的模型且含所有序数;还有其他定义L的方法(见[2]一[4]).关系x任人能由语言ZF中的一个公式来表示,这个公式还具有简单的语法结构(所谓的△严公式,见[l]). 一些关于可构造集的结果.构造实数(constn‘-耽1份InUmber)的集合即集合R门L是艺;集合,这里R是所有实数(即0和1的序列)的集合(见【51).已证明:可构造性公理蕴含类型以的实数的玩城胖不可测集的存在性(见【61)、Cy叭.假设(s璐如h只力-th荡is)的否定以及可测基数的不存在性(见【2J).【补注】有关概念岌见描述集合论(d。犯riP石二set thco-ry) 作为G闭el发现的推论,若ZF公理是不矛盾的,则在这些公理上加入选择公理和广义连续统假设之后仍然不矛盾,这是关于ZF,理论的第一个算是重要的相对相容性结果,只在四分之一世纪之后的l%3年才被P.0hell的力迫法丈场代毗nr山闭)超越.由力迫法可知,Z于不能证明可构造性公理(除非ZF是矛盾的).大多数集合论学者认为,没有充分的理由相信它是真的.当然,L是集合论领域的一个重要子类,它是值得研究的. 新结果可在[Al]中找到,这本书是关于可构造性的良好引论,文献【川】包含本条目中提到的(大多数)材料.
  
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参考词条