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基于互信息的RBF神经网络结构优化设计
引用本文:郭伟.基于互信息的RBF神经网络结构优化设计[J].计算机科学,2013,40(6):252-255.
作者姓名:郭伟
作者单位:辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 葫芦岛125105
基金项目:本文受国家自然科学基金(60971048),辽宁省科技厅基金(2009S051)资助
摘    要:以设计最小RBF网络结构为着眼点,提出了一种基于互信息的RBF神经网络结构优化算法.该算法用k近邻统计法估计隐节点输出矩阵与输出节点输出矩阵之间的互信息,获得每个隐节点与输出节点之间的相关性度量,删除相关性最小的隐节点,进而达到优化网络结构的目的.该算法具有自恢复机制,在简化网络结构的同时能有效保证网络的信息处理能力.在人工数据集和真实基准数据集上的仿真实验验证了该算法的有效性与稳定性.

关 键 词:RBF神经网络  结构优化  k-近邻统计法  互信息
收稿时间:9/4/2012 12:00:00 AM
修稿时间:2012/12/12 0:00:00

Structural Optimization Algorithm for RBF Neural Network Based on Mutual Information
GUO Wei.Structural Optimization Algorithm for RBF Neural Network Based on Mutual Information[J].Computer Science,2013,40(6):252-255.
Authors:GUO Wei
Affiliation:Institute of Electronic and Information Engineering,Liaoning Technical University,Huludao 125105,China
Abstract:
Keywords:RBF neural network  Structural optimization  k-nearest-neighbor statistics  Mutual information
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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