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一种新的RBF神经网络学习算法

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摘要

cqvip:本文提出一种改进的RBF神经网络学习算法,它利用减聚类算法确定隐层单元的数量,并用修剪的办法删除冗余单元,避免了传统的K聚类算法对隐层单元数量确定的盲目性。利用最小二乘法确定隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。

著录项

来源
《科技信息》 |2007年第31期|P.72|共1页
作者
刘晓刚; 李玉景; 代晓燕; 矫媛;
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作者单位

青岛大学信息工程学院山东青岛266071;

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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
减聚类算法; 修剪技术; 最小二乘法;

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