【摘 要】
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径向基概率神经网络(RBPNN)是在径向基函数神经网络(RBFNN)和概率神经网络(PNN)的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络(FNN)模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率
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径向基概率神经网络(RBPNN)是在径向基函数神经网络(RBFNN)和概率神经网络(PNN)的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络(FNN)模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。
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