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基于留一准则的多尺度径向基函数网络
1
作者
张猛
付丽华
+2 位作者
刘智慧
何婷婷
魏志成
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期172-175,共4页
针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误...
针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误差,从而确定网络的每一项中心和尺度参数。实验结果显示,该算法能够自动终止新网络节点选择,不需要额外的迭代终止条件,与传统的RBF网络相比,能够产生稀疏性更高且泛化能力更好的径向基网络。
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关键词
径向基函数网络
多尺度
留一准则
正交前向选择
全局k均值聚类
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题名
基于留一准则的多尺度径向基函数网络
1
作者
张猛
付丽华
刘智慧
何婷婷
魏志成
机构
华中师范大学计算机科学系
中国地质大学数学与物理学院
河北师范大学物理科学与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第12期172-175,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(11026145
61071188
+6 种基金
61102103)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CUG090112
CUG110407
CCNU10A01013)
湖北省自然科学基金资助项目(2010CDB04205
2009CDB077)
河北省教育厅自然科学青年基金资助项目(2010258)
文摘
针对传统径向基函数(RBF)网络难以确定迭代停止条件的缺点,提出采用最小化留一误差来训练多尺度RBF网络的算法。分别使用全局k均值聚类算法和经验选择方法,构造RBF节点的中心和尺度参数备选项集合,利用正交前向选择方法逐步最小化留一误差,从而确定网络的每一项中心和尺度参数。实验结果显示,该算法能够自动终止新网络节点选择,不需要额外的迭代终止条件,与传统的RBF网络相比,能够产生稀疏性更高且泛化能力更好的径向基网络。
关键词
径向基函数网络
多尺度
留一准则
正交前向选择
全局k均值聚类
Keywords
Radial Basis Function（RBF） networ
k
multi-scale
Leave One Out（LOO） criterion
orthogonal forward selection
global
k
-means clustering
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于留一准则的多尺度径向基函数网络
张猛
付丽华
刘智慧
何婷婷
魏志成
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
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