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一种对RBF网络中聚类算法的改进

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标签: 一种对RBF网络中聚类算法的改进

         对现有的RBF 神经网络进行了分析,并对训练过程中使用的聚类算法进行了改进。经实验证明,基于改进后的RBF 网络具有更少的隐含神经元,但仍然保持了基于RBF 网络分类器的准确率。关键词: RBF;神经网络;聚类算法         RBF(Radial Basis Function Neural Network) 是Moody 和Darken 提出了一种神经网络结构。RBF 网络是一种性能良好的前向网络,它不仅有全局逼近性质,而且具有最佳逼近性能。         尽管如此,RBF 网络同样存在问题需要解决,如隐含神经元个数较多降低了训练过程的时间效率。在构建RBF 网络时,隐含神经元个数是一个重要的参数。Maffezzoni and Gubian [1] 将该参数设定为训练样本的个数,再经人工裁减,获得更优值。但仍不能满足大规模应用的要求。本文正是从这点出发,在Roy etal[3]等提出的算法基础上进行了一些改进,经实验证明,这种改进不但减少了隐含神经元的个数而且保持了RBF 网络的准确率。

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