| RBF网络隐含层节点的优化 |
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| 引用本文： | 张义超,卢英,李炜. RBF网络隐含层节点的优化[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(1) |
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| 作者姓名： | 张义超 卢英 李炜 |
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| 作者单位： | 安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥230039 |
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| 基金项目： | 安徽大学人才建设项目，安徽省自然科学计划项目 |
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| 摘 要： | RBF神经网络隐含层节点数的确定一直以来是该网络设计成败的关键所在,文中采用K-means自组织聚类方法为隐含层节点的径向基函数确定合适的数据中心,先给出一个初始值,再慢慢调整,通过实验数据来确定最佳隐含层节点数.结果表明,如果隐含层设计得当,RBF网络可以很好地解决函数接近问题.
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| 关 键 词： | K-means算法 聚类中心 隐含层节点 |
RBF Network of Hidden Layer Nodes Optimization |
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| ZHANG Yi-chao,LU Ying,LI Wei. RBF Network of Hidden Layer Nodes Optimization[J]. Computer Technology and Development, 2009, 19(1) |
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| Authors: | ZHANG Yi-chao LU Ying LI Wei |
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