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分类号
杂志ISSN号
一种新的RBF神经网络学习算法
作者姓名:
刘晓刚
李玉景
代晓燕
矫媛
作者单位:
青岛大学信息工程学院 山东青岛266071
摘 要:
本文提出一种改进的RBF神经网络学习算法,它利用减聚类算法确定隐层单元的数量,并用修剪的办法删除冗余单元,避免了传统的K聚类算法对隐层单元数量确定的盲目性。利用最小二乘法确定隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。
关 键 词:
减聚类算法
修剪技术
最小二乘法
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