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建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力。
一种RBF神经网络的自适应学习算法
【摘 要】
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建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2011年03期
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