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提出了一种利用改进的kmeans聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定的RBF网络设计方法.通过对函数逼近的仿真实验,表明该RBF网络比Kmeans聚类算法设计的RBF网络更加稳定高效.
基于改进kmeans聚类方法的RBF神经网络设计
【摘 要】
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提出了一种利用改进的kmeans聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定的RBF网络设计方法.通过对函数逼近的仿真实验,表明该RBF网络比Kme
【机 构】
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吉首大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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邵阳学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年02期
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