| 摘要 |
<P>L'invention concerne les réseaux neuronaux destinés spécialement à la classification d'objets représentés par des vecteurs X. <BR/> Si les vecteurs X comportent de nombreux paramètres et si les objets doivent être classés dans un nombre important N de classes, on aboutit à des réseaux à très grand nombre d'interconnexions, qui deviennent difficiles à réaliser physiquement, qui sont lents en fonctionnement et d'apprentissage long. <BR/> L'invention propose un système de classification neuronal qui a la particularité d'être constitué à partir de P réseaux neuronaux réalisant chacun individuellement la classification d'objets parmi deux classes seulement ou en tout cas un petit nombre de classe seulement. Ces réseaux fournissent des probabilités Pi , j d'appartenance à une classe Ci parmi deux classes Ci et Cj . Les sorties de ces réseaux sont connectées à un module de traitement de signal (3), qui, par des fonctions simples (mettant en œuvre des combinaisons linéaires des sorties et des fonctions de normalisation non linéaires) établit sur N sorties des résultats Pi (X) de classification parmi les N classes. L'apprentissage se fait sur des classifications par couples de classes, mais la reconnaissnce après apprentissage fournit des classifications parmi N.</P>
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