| 基于RBF网络的增量学习 |
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| 引用本文： | 桑农,曾坤.基于RBF网络的增量学习[J].华中科技大学学报(自然科学版),2004(Z1). |
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| 作者姓名： | 桑农 曾坤 |
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| 作者单位： | 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 湖北武汉 湖北武汉 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (6 0 135 0 2 0 )，高等学校骨干教师资助计划项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .
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| 关 键 词： | 径向基网络 增量学习 被干扰样本 |
Incremental learning using RBF networks |
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| Sang Nong Zeng Kun Prof., Institute for Pattern Recognition & Artificial Intelligence,Huazhong Univ. of Sci. & Tech.,Wuhan ,China..Incremental learning using RBF networks[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2004(Z1). |
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| Authors: | Sang Nong Zeng Kun Prof Institute for Pattern Recognition & Artificial Intelligence Huazhong Univ of Sci & Tech Wuhan China |
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| Institution: | Sang Nong Zeng Kun Prof., Institute for Pattern Recognition & Artificial Intelligence,Huazhong Univ. of Sci. & Tech.,Wuhan 430074,China. |
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| Abstract: | An incremental learning algorithm using RBF networks is proposed. When learning new patterns, old knowledge is reserved by retrieving interfered patterns. Simulated experiments proves the correctness and effectiveness of the algorithm. |
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| Keywords: | RBF networks incremental learning interfered patterns |
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