| 中心、方差及权值直接确定的RBF神经网络分类器 |
| |
| 引用本文： | 张雨浓,李克讷,谭宁.中心、方差及权值直接确定的RBF神经网络分类器[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2009(3). |
| |
| 作者姓名： | 张雨浓 李克讷 谭宁 |
| |
| 作者单位： | 张雨浓,李克讷(中山大学,信息科学与技术学院,广东,广州,510275);谭宁(中山大学,软件学院,广东,广州,510275)? |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助,"新世纪优秀人才支持计划"基金? |
| |
| 摘 要： | 模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面,目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法.区别于反复迭代训练而得到网络参数的惯常做法,重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法.并基于此方法构建一种模式识别分类器,对IRIS分类问题进行计算机仿真验证.结果表明,相对于迭代法,该直接确定方法具有更快的计算速度,构建的RBF神经网络分类器也具有良好的分类性能.
|
| 关 键 词： | RBF神经网络 分类 中心 方差 权值直接确定 模式识别 |
An RBF Neural Network Classifier with Centers, Variances and Weights Directly Determined |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《湖南农业大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《湖南农业大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
