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从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的C-RBF神经网络分类器。与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间。
新的C-RBF神经网络分类器的设计与实现
【摘 要】
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从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的C-RBF神经网络分类器。与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间。
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,上海电力学院电力与自动化工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2008年03期
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