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用ＲＢＦ网络为非线性映射建模，其学习算法对应于求解线性问题，因而学习速度快。然而在样本数据含有加性噪声的情况下，拟合函数会出现迅速振荡，使推广能力受到限制。过去曾提出过一些平滑算法。本文提出了一个新的平滑算法。实验结果表明，网络的推广能力有进一步的提高。
提高RBF网络推广能力的一种新方法
【摘 要】
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用ＲＢＦ网络为非线性映射建模，其学习算法对应于求解线性问题，因而学习速度快。然而在样本数据含有加性噪声的情况下，拟合函数会出现迅速振荡，使推广能力受到限制。过去曾提出过一些平滑算法。本文提出了一个新的平滑算法。实验结果表明，网络的推广能力有进一步的提高。
【出 处】
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华南理工大学学报(自然科学版
【发表日期】
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1995年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金,攀登计划资助；
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