| 径向基函数神经网络的一种在线学习算法 |
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| 引用本文： | 徐强恩,罗四维,李建瑜. 径向基函数神经网络的一种在线学习算法[J]. 北京交通大学学报(自然科学版), 2003, 27(2): 90-92 |
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| 作者姓名： | 徐强恩 罗四维 李建瑜 |
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| 作者单位： | 北方交通大学计算机与信息技术学院，北方交通大学计算机与信息技术学院，北方交通大学计算机与信息技术学院 北京100044，北京100044，北京100044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(69973002) |
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| 摘 要： | 用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法,将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法.实验的结果表明了该算法的正确性和有效性.
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| 关 键 词： | 神经网络 在线学习 径向基函数 梯度下降 |
| 文章编号： | 1000-1506(2003)02-0090-03 |
| 修稿时间： | 2002-10-28 |
One On-Line Learning Algorithm of Radial Basis Function Neural Network |
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| XU Qiang_en,LUO Si_wei,LI Jian_yu. One On-Line Learning Algorithm of Radial Basis Function Neural Network[J]. JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY, 2003, 27(2): 90-92 |
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| Authors: | XU Qiang_en LUO Si_wei LI Jian_yu |
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| Abstract: | The paper presents the on_line learning algorithm of Radial Basis Function Neural Networks, using on_line learning algorithm ideal and gradient descent as learning rule. The parameters that have effect on output are trained altogether in the algorithm. We implement the algorithm in use of Matlab. Finally, we use printed English letter recognition to validate the algorithm. The result proves that the algorithm is right and effective. |
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| Keywords: | neural network on-line learning radial basis function gradient descent |
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