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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。
一种新的RBF神经网络学习算法
【摘 要】
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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
【机 构】
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青岛大学信息工程学院
【出 处】
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科技信息(科学教研)
【发表日期】
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2007年31期
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