【摘 要】
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针对ＲＢＦ网络普遍采用的一种训练算法所存在的局部最佳问题，本文将遗传算法用于ＲＢＦ网络训练过程，增强了该网络的全局寻优能力，提高了ＲＢＦ网络的模式识别性能．说话人识别实验显示，改进训练算法
【机 构】
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清华大学电机系!北京100084,空军工程大学科研部!西安710077,清华大学电机系!北京100084
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针对ＲＢＦ网络普遍采用的一种训练算法所存在的局部最佳问题，本文将遗传算法用于ＲＢＦ网络训练过程，增强了该网络的全局寻优能力，提高了ＲＢＦ网络的模式识别性能．说话人识别实验显示，改进训练算法后，ＲＢＦ网络的说话人识别率有稍许提高．
Aiming at the local optimum problem of a training algorithm commonly used in RBF networks, this paper applies genetic algorithm to the RBF network training process, enhances the global optimization ability of the network and improves the pattern recognition performance of the RBF network. Speaker recognition experiments show that, after improving the training algorithm, the recognition rate of the speaker in RBF network slightly increases.
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