【摘 要】
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研究了前向单层径基函数(RBF)网络和前向单层线性基本函数(LBF)网络的分类机理,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系上海200237
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研究了前向单层径基函数(RBF)网络和前向单层线性基本函数(LBF)网络的分类机理,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点.如果两个或两个以上核函数属于同一类,在输入空间相距较近且未被其它类别的样本分隔开来的情况下,则应考虑将之合并,或者使它们的作用区域部分重叠.从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的单层感知器的分类阈值为0.5,进而提出了由单层RBF网络和单层感知器组成的串联RBF-LBF神经网络.文中详细给出了确定该串联RBF-
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