1、“.....将其作为未知类测试样本集。在两类训练样本集当中，每类共有个样本，样本总数为个，将统距离基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法分析论文原稿识别的构造型神经网络分类方法分析论文原稿。从高位空间几何角度来对神经网络以及神经元的问题进行考虑，能够具有更加明确的物理意义，而这也是模式识别等人工智能领域的全新，最终得到输出结果为，拥有的正确识别率。在曲线当中对个点随机选取......”。

2、“.....为了使得本文算法的性能得到更好的验证，对第条螺旋曲线进行选取，并在该曲线上对个点维流行曲线与维超球的拓扑乘积。为了对近似覆盖进行实现，在实际的实验过程当中我们利用若干首尾相连的直线段来对该流行曲线进行模拟，而维超球折线之间的拓扑乘积就是所求。神经网络构造算法从仿生模式识别理论出发，在高维空间当中，同类样本的分布呈现拿出个复杂的几何体，想要覆盖这个几何体十分困难......”。

3、“.....随后通过合并相交过与传统模式识别的比较我们发现，仿生模式识别有着更优越的识别效果。本文从仿生模式识别理论出发，提出了种对神经网络进行构造的全新算法。该算法能够对每类样本内部的关系特性理论作为基础的神经网络构造方法。仿生模式理论认为，同类但不完全相等事物之间存在着至少个渐变过程，在这个过程当中，各种事物都属于同类别。利用该理论，能够从高维空间当中神对类类样本进行最佳覆盖......”。

4、“.....通过双螺旋曲线实验，也表明本文研究的算法具有训练时间短且正确率高的优点。本文的算法充分的对噪声情况进行考虑，键词模式识别神经元几何体覆盖高维空间自从提出仿生模式识别之后，仿生模式识别在人脸识别实物目标识别等多个研究领域都得到了应用，通过与传统模式识别的比较我们发现，仿生模式基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法分析论文原稿行充分考虑......”。

5、“.....算法简单且有着十分明确的几何意义，通过双螺旋曲线实验，也表明本文研究的算法具有训练时间短且正确率高的优类实验使得这种网络的识别效果得到了证明。关键词模式识别神经元几何体覆盖高维空间自从提出仿生模式识别之后，仿生模式识别在人脸识别实物目标识别等多个研究领域都得到了应用，论认为，同类但不完全相等事物之间存在着至少个渐变过程，在这个过程当中......”。

6、“.....利用该理论，能够从高维空间当中神经元模型的几何意义出发，对种全新的神经网络元模型的几何意义出发，对种全新的神经网络进行构造，从而使得高位空间中不同亚你根本形成的不同几何体覆盖能够得到有效的实现，并对其进行有效的分类。本文的研究利用双螺旋曲线此具有良好的抗噪特点。在实际的构造当中，为了使得神经元的个数能够减少，可以在筛选样本时利用种预处理方法，对具有代表性的样本进行选取训练......”。

7、“.....本文从仿生模式识别理论出发，提出了种对神经网络进行构造的全新算法。该算法能够对每类样本内部的关系特性进行充分考虑，利用该算法构造的神经网络能行构造，从而使得高位空间中不同亚你根本形成的不同几何体覆盖能够得到有效的实现，并对其进行有效的分类。本文的研究利用双螺旋曲线分类实验使得这种网络的识别效果得到了证明......”。

8、“.....基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法分析论文原稿。摘要本文体出了种将仿生模式识别理论作为基础的神经网络构造方法。仿生模式先实现覆盖多个简单几何体，随后通过合并相交结合体的方法覆盖复杂的几何体。首先需要考虑的是，如果在空间当中模式样本点呈现出维流行分布，在对其他方向存在噪声干扰进行考虑的参数在网络当中进行建立......”。

9、“.....将己知的个样本作为正确识别率测试样本，输出结果都为，拥有的正确识别率。将个未知类测试样本集作为拒绝识别的测试展方向。该实验是种低维空间的实例，比较容易实现神经网络当中的覆盖算法，在高伟凯空间当中覆盖多维流形将更加复杂。在曲线当中对个点随机选取，作为己知测试样本，为了使得本文行随机选取，将其作为未知类测试样本集。在两类训练样本集当中，每类共有个样本，样本总数为个......”。