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提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练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。
一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法
【摘 要】
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提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年5期
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