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基于Bayes理论和RBF结构的分类器

         

摘要

基于RBF的网络结构和贝叶斯思想,通过改变RBF的隐层输出和权值训练算法,使得网络输出为K个描述样本属于K个类中每个类的概率的值,构造出一种不确定分类器,通过比较K个值的大小从而确定样本的分类.试验结果表明这种分类器比RBF和NBC(朴素贝叶斯分类器)的准确率要高.

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