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通过PCA方法来提取人脸特征,这些特征进一步映射到Fisher最优子空间,在这个子空间,类间分布同类内分布的比率最大。然后,提出一种新颖的有监督的聚类方法,利用有限的训练数据信息来选择RBF的结构和初始参数。最后,提出了一种混合的学习算法来训练RBF神经网络,使得在梯度下降寻优算法中大大降低了搜索空间的维数。在ORL数据库上进行的仿真结果表明,这个方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能。