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改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数.本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤.这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界.因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力.仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性.