【摘 要】
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针对RBF(radialbasisfunction)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relativecont
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,计算智能与智能系统北京市重点实验室
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针对RBF(radialbasisfunction)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relativecontribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardtalgorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和
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