【摘 要】
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摘要：模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面，目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法。区别于反复选代训练而得到网络参数的惯常做法，重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法。并基于此方法构建一种模式识别分类器。对IRIS分类问题进行计算机仿真验证。结果表明，相对于迭代法，该直接确定方法具有更快的计算速度，构建的RBF神经网络分类器也具有良好的分类性能。 关
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摘要：模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面，目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法。区别于反复选代训练而得到网络参数的惯常做法，重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法。并基于此方法构建一种模式识别分类器。对IRIS分类问题进行计算机仿真验证。结果表明，相对于迭代法，该直接确定方法具有更快的计算速度，构建的RBF神经网络分类器也具有良好的分类性能。
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