【摘 要】
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经典的径向基人工神经网络学习能逼近任意函数,因而应用广泛。但其存在的一个重要缺陷是,在已标签样本过少、不能反映数据集整体分布情况下,容易产生过拟合现象,从而导致泛化
【机 构】
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江南大学物联网技术学院,无锡职业技术学院物联网技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572236);江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520048);江苏高校“青蓝工程”项目(苏教师[2016]15号);江苏省“333高层次人才培养工程”项目(苏人才[2016]7号)
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经典的径向基人工神经网络学习能逼近任意函数,因而应用广泛。但其存在的一个重要缺陷是,在已标签样本过少、不能反映数据集整体分布情况下,容易产生过拟合现象,从而导致泛化性能严重下降。针对上述问题,探讨具有迁移学习能力的径向基人工神经网络学习算法,该算法在引入不敏感损失函数和结构风险项的同时,学习源领域径向基函数的中心向量及核宽和源领域模型参数,通过充分学习历史源领域知识来弥补当前领域因已标签样本少而导致泛化能力下降的不足。将该算法应用于人造数据集和真实发酵数据集进行验证,和传统的RBF神经网络算法相比,所提算
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