一种变基宽径向基神经网络的大数据集分类方法

王兵

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为了提高径向基神经网络模型的分类精度和缩短收敛时间,提出了一种变基宽神经网络模型的构建算法,这种方法是在减聚类算法和K-means算法确定聚类中心的基础上,选择样本与聚类中心距离的最大值作为σ,基宽σ的值随着聚类中心的优化而不断自适应地更新.采用该方法同多支持向量机的RBF模型聚类算法以及高斯函数RBF神经网络模型中定基宽算法对乳腺癌(breast cancer)、葡萄酒(wine)、元音(vowel)三个大数据集分类,从分类准确度和收敛时间两方面作对比.实验结果表明,该方法能提高大数据样本集的分类精度和收敛速度.

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来源
《微电子学与计算机》 |2015年第6期|112-115|共4页
作者
王兵;
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作者单位

上海理工大学信息化办公室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
变基宽; 径向基神经网络; 大数据集; 分类;

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