| 一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法 |
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| 引用本文： | 张江涛,刘旭敏. 一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(5): 96-98. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.05.031 |
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| 作者姓名： | 张江涛 刘旭敏 |
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| 作者单位： | 首都师范大学,信息工程学院,北京,100037;首都师范大学,信息工程学院,北京,100037 |
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| 基金项目： | 北京市教委科技发展计划项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种新的RBF神经网络的训练方法，采用动态K-均值方法对RBF 神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化，用代数算法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中，验证了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 代数算法 动态K-均值方法 |
| 文章编号： | 1002-8331（2008）05-0096-03 |
| 收稿时间： | 2007-06-12 |
| 修稿时间： | 2007-08-15 |
Optimization approach based on algebraic algorithm for RBF neural network |
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| ZHANG Jiang-tao,LIU Xu-min. Optimization approach based on algebraic algorithm for RBF neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(5): 96-98. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.05.031 |
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| Authors: | ZHANG Jiang-tao LIU Xu-min |
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| Affiliation: | College of Information Engineering，Capital Normal University，Beijing 100037，China |
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| Abstract: | A new training method is presented for RBF neural network.Moving k-means clustering algorithm is used to optimize the centers and widths of RBF algebraic algorithm is used to train the weights between hidden layer and output layer.The approach is used in the approximation of nonlinear function.And the result indicates it's effective. |
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| Keywords: | RBF neural network Genetic algorithm Moving k-means clustering algorithm |
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