【摘 要】
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提出了构造RBF神经网络的一种新的非参数回归算法,该算法在RBF神经网络的基础上,采用回归树的思想,通过递归分割将输入空间划分为两部分,用每一部分的样本平均输出对函数进行近似.因为每一次划分都与轴平行,所以我们可以用输入分向量满足的不等式来描述每一次划分,从而输入空间就变成了一个用超矩形表示的二叉树(回归树),将回归树的节点转换为径向基函数,通过对回归树的访问,选择出使网络最优的基函数集,再将该基
【机 构】
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河北工业大学计算机与软件工程学院(天津)
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提出了构造RBF神经网络的一种新的非参数回归算法,该算法在RBF神经网络的基础上,采用回归树的思想,通过递归分割将输入空间划分为两部分,用每一部分的样本平均输出对函数进行近似.因为每一次划分都与轴平行,所以我们可以用输入分向量满足的不等式来描述每一次划分,从而输入空间就变成了一个用超矩形表示的二叉树(回归树),将回归树的节点转换为径向基函数,通过对回归树的访问,选择出使网络最优的基函数集,再将该基函数集应用到神经网络中,实现函数逼近、图像处理等功能.
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