【摘 要】
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针对资源分配网络（RAN）算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法.通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的“新颖性准则”基础上
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,公安部交通管理科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目（61103129）,博士点新教师专项研究基金资助项目（20100093120004）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（JUSRP11130）,江苏省自然科学基金资助项目（SBK201122266）
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针对资源分配网络（RAN）算法存在隐含层节点受初始学习数据影响大、收敛速度低等问题,提出一种新的RAN学习算法.通过均值算法确定初始隐含层节点,在原有的“新颖性准则”基础上增加RMS窗口,更好地判定隐含层节点是否增加.同时,采用最小均方（LMS）算法与扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法相结合调整网络参数,提高算法学习速度.由于基于词向量空间文本模型很难处理文本的高维特性和语义复杂性,为此通过语义特征选取方法对文本输入空间进行语义特征的抽取和降维.实验结果表明,新的RAN学习算法具有学习速度快、网络结构紧凑、分
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