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| RBF神经网络的一种新的学习算法 | |
| 引用本文： | 李江红,胡照文,郑哲文.RBF神经网络的一种新的学习算法[J].电力科学与技术学报,2000,15(1):39-42. |
| 作者姓名： | 李江红 胡照文 郑哲文 |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学,智能工程研究所,上海,20030 2. 长沙铁道学院,数力系,湖南,长沙,410075 3. 中南林学院,工业学院,湖南,株洲,412006 |
| 摘 要： | 提出了构造性RBF神经网络的一种新的全监督式学习算法. 该算法在神经网络隐层引人新节点,并通过使新节点的输出方向尽力逼近学习残差的方向获取网络参数,从而减少学习误差,实现对训练样本的学习.仿真结果表明了该新学习算法的有效性. |
| 关 键 词： | RBF神经网络 动态节点生成 方向逼近 |
| 文章编号： | 1006-7140（2000）01-0039-04 |
| 修稿时间： | 1999-06-28 |
A New Learning Algorithm for RBF Neural Networks |
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| LI Jiang-hong,HU Zhao-wen,ZHENG Zhe-wen.A New Learning Algorithm for RBF Neural Networks[J].JOurnal of Electric Power Science And Technology,2000,15(1):39-42. | |
| Authors: | LI Jiang-hong HU Zhao-wen ZHENG Zhe-wen |
| Abstract: | A new training algorithm for RBF neural network was presented. During the trainging process, new node is created one by one to compensate the training error. The parameters of the new node are obtained by approximating the direction of new node's output to that of the training error. Simulations indicate the efficiency of the new algorithm. |
| Keywords: | radial basis function neural networks dynamic node creation direction approximation |
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