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针对平面高斯神经（Plane-Gaussian,PG）网络采用k-平面聚类算法得到网络参数,使得网络训练时间过长,且易陷入局部极小值的问题,借鉴极限学习机（Extreme learning machine,ELM）中网络参数随机选择的方式,提出了随机投影下的平面高斯神经网络（Plane-Gaussian network based on random projection,RandPG）。该网络采用随机投影的方式确定隐层激活函数的参数,然后利用Moore-Penrose广义逆求解输出层权值。理论上证明该网