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???????? 對現(xiàn)有的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡進行了分析，并對訓練過程中使用的聚類算法進行了改進。經(jīng)實驗證明，基于改進后的RBF 網(wǎng)絡具有更少的隱含神經(jīng)元，但仍然保持了基于RBF 網(wǎng)絡分類器的準確率。
關鍵詞: RBF；神經(jīng)網(wǎng)絡；聚類算法
???????? RBF(Radial Basis Function Neural Network) 是Moody 和Darken 提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡結構。RBF 網(wǎng)絡是一種性能良好的前向網(wǎng)絡，它不僅有全局逼近性質(zhì)，而且具有最佳逼近性能。
???????? 盡管如此，RBF 網(wǎng)絡同樣存在問題需要解決，如隱含神經(jīng)元個數(shù)較多降低了訓練過程的時間效率。在構建RBF 網(wǎng)絡時，隱含神經(jīng)元個數(shù)是一個重要的參數(shù)。Maffezzoni and Gubian [1] 將該參數(shù)設定為訓練樣本的個數(shù)，再經(jīng)人工裁減，獲得更優(yōu)值。但仍不能滿足大規(guī)模應用的要求。本文正是從這點出發(fā)，在Roy etal[3]等提出的算法基礎上進行了一些改進，經(jīng)實驗證明，這種改進不但減少了隱含神經(jīng)元的個數(shù)而且保持了RBF 網(wǎng)絡的準確率。
關鍵詞: RBF；神經(jīng)網(wǎng)絡；聚類算法
???????? RBF(Radial Basis Function Neural Network) 是Moody 和Darken 提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡結構。RBF 網(wǎng)絡是一種性能良好的前向網(wǎng)絡，它不僅有全局逼近性質(zhì)，而且具有最佳逼近性能。
???????? 盡管如此，RBF 網(wǎng)絡同樣存在問題需要解決，如隱含神經(jīng)元個數(shù)較多降低了訓練過程的時間效率。在構建RBF 網(wǎng)絡時，隱含神經(jīng)元個數(shù)是一個重要的參數(shù)。Maffezzoni and Gubian [1] 將該參數(shù)設定為訓練樣本的個數(shù)，再經(jīng)人工裁減，獲得更優(yōu)值。但仍不能滿足大規(guī)模應用的要求。本文正是從這點出發(fā)，在Roy etal[3]等提出的算法基礎上進行了一些改進，經(jīng)實驗證明，這種改進不但減少了隱含神經(jīng)元的個數(shù)而且保持了RBF 網(wǎng)絡的準確率。
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