Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2002-12-25

Journal: 控制理论与应用

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 19

Issue: 6

Page Number: 940-944

ISSN: 1000-8152

Key Words: 神经网络;模式识别;输入输出聚类;径向基感知器网络;建筑材料

Abstract: 基于RBF(radial basisfunction)网络和感知器(perceptron)网络建立起一种新型四层前向神经网络--径向基感知器网络(RBPN,radialbasis perceptronnetwork).该网络主要有以下特点:1)网络结构上,两层隐层选择性连接;2)学习规则上,采用同时考虑输入输出样本信息的IOC(input-output clustering)聚类方法且聚类中心的形状参数σ自适应变化.对材料成分分析领域的仿真结果表明,该网络可成功地包含材料成分的构成信息,实现精确分类,并具有较高的泛化能力.