RBF神经网络的研究

李冬; 何铁宁

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RBF神经网络的研究

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传统的BP神经网络存在结构复杂、计算量大的缺点，为克服BP神经网络这些缺点，我们研究更具有优势的RBF神经网络。RBF网络结构简单，是一个三层结构的网络，通过线性和非线性相结合，解决了非线性程度太高的问题。文章介绍了RBF的基本原理，学习了解RBF聚类算法的具体过程，并利用C＋＋编程语言将算法得以实现。在掌握输入样本大小的情况下，确定隐层单元个数，我们便可以通过该算法计算仿真实例，理论研究和仿真实例结果显示，RBF算法具有十分好的逼近效果。

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来源
《经济技术协作信息》 |2013年第3期|P.88-89|共2页
作者
李冬; 何铁宁;
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作者单位

中国工程物理研究院;

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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
聚类算法; 径向基函数; 函数逼近; 最小二乘法;

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