【摘 要】
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径向基函数网络(Radial Basis FunctionNetwork,RBFN)是一种由输入层、隐藏层和输出层组成的三层结构的神经网络模型,由于它结构简单,学习效率高并且收敛速度快,目前径向基函
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径向基函数网络(Radial Basis FunctionNetwork,RBFN)是一种由输入层、隐藏层和输出层组成的三层结构的神经网络模型,由于它结构简单,学习效率高并且收敛速度快,目前径向基函数网络已成为神经网络领域的研究热点,并被广泛应用于数据挖掘、模式识别、信号处理和时间序列预测等等.一般地,网络的行为与网络结构的复杂性密切相关,目前径向基函数网络的研究热点主要集中在降低网络复杂性方面.对于径向基函数网络而言,输入维数是影响网络的复杂性主要因素之一,而且在实际应用中,输入维数往往高达几百上千维,因此有效地降低径向基函数网络输入维数是减少网络复杂性的最有效的途径,该文提出了径向基函数网络的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)降维模型和根据Divide-and-Conquer思想提出一类径向基函数网络的分工协作混合系统(A Divide-and-Conquer HybridSystem Based Radial Basis Function Networks,DCRBFN).分而治之
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