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提出了构造性RBF神经网络的一种新的全监督式学习算法 .该算法在神经网络隐层引入新节点 ,并通过使新节点的输出方向尽力逼近学习残差的方向获取网络参数 ,从而减少学习误差 ,实现对训练样本的学习 .仿真结果表明了该新学习算法的有效性 .
RBF神经网络的一种新的学习算法
【摘 要】
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提出了构造性RBF神经网络的一种新的全监督式学习算法 .该算法在神经网络隐层引入新节点 ,并通过使新节点的输出方向尽力逼近学习残差的方向获取网络参数 ,从而减少学习误差
【出 处】
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长沙水电师院学报：自然科学版
【发表日期】
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2000年1期
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