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      改進(jìn)的RBFNN學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

      2009-12-29 | rar | 223 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      RBFNN（radial basis function neural networks）的參數(shù)確定得是否合理將直接影響
      RBFNN 的學(xué)習(xí)性能。通過(guò)正交最小二乘算法選擇RBFNN 的中心由于容易實(shí)現(xiàn)而得到廣
      泛的應(yīng)用，但是正交最小二乘算法并沒(méi)有對(duì)中心寬度的選擇作出分析。文章借助正交最小二乘算法確定隱節(jié)點(diǎn)中心的位置，并采用類(lèi)內(nèi)樣本分散度和類(lèi)間距離共同確定寬度。仿真結(jié)果表明本文算法能夠達(dá)到優(yōu)化RBFNN 參數(shù)的目的。
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