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一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-09-30

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:46

Issue:5

Page Number:746-751

ISSN No.:1000-8608

Key Words:径向基函数;分类;区域映射;模式识别

Abstract:对径向基函数(RBF)神经网络在数据分类中的应用进行了研究. 提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络(RAN)的"新性"(noelty)条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别. 二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力.

Pre One:Multivariate time series prediction by neural network combining SVD

Next One:EKF在多变量混沌序列辨识中的应用