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有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究被引量：242: 1; 作者高大启《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期80-86,共7页; 优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传（BP）算法的有教师的线性基本函数（LBF）前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题．本文从国内外大量应用实例中总结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式，提... 展开更多; 关键词线性基本函数神经网络拓扑结构 LBP网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

径向—线性基本函数串联神经网络模式分类法与应用: 2; 作者高大启《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1997年第12期28-31,共4页; 本文提出了由两层径基函数网络和两层线性基本函数网络组成的串联神经网络快速模式分类方法。两个应用实例表明，这种新方法收敛速度快，分类精度高。; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究被引量：7: 3; 作者高大启杨根兴《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期677-683,共7页; 研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动... 展开更多; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类分类机理核函数分类方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究被引量：6: 4; 作者杨根兴高大启《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期684-692,共9页; 经典的 Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设 ,当假设模型与样本实际分布情况不相符时 ,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题 ,例如变标签问题时 ,距离判别、Fisher判别、k-近邻分类、分段线性分... 展开更多; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类网络结构核函数分类方法学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究被引量：242: 1; 作者高大启; 机构江苏理工大学信息科学研究所; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第1期80-86,共7页; 基金江苏省自然科学基金国家教委博士后基金; 文摘优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传（BP）算法的有教师的线性基本函数（LBF）前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题．本文从国内外大量应用实例中总结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式，提出了一种判断所选隐节点数是否多余的具体方法，并从理论上做了详细的推导．两个应用实例表明，本文提出的经验公式是可靠的，判断隐节点数是否多余的新方法是简便的．; 关键词线性基本函数神经网络拓扑结构 LBP网络; Keywords Linear basis function, neural networks, topological structures, empirical formula, error; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名径向—线性基本函数串联神经网络模式分类法与应用: 2; 作者高大启; 机构江苏理工大学信息科学研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1997年第12期28-31,共4页; 文摘本文提出了由两层径基函数网络和两层线性基本函数网络组成的串联神经网络快速模式分类方法。两个应用实例表明，这种新方法收敛速度快，分类精度高。; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究被引量：7: 3; 作者高大启杨根兴; 机构华东理工大学计算机科学与工程系; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期677-683,共7页; 基金华东理工大学生物反应器工程国家重点实验室开放课题( SK0 0 -0 7); 文摘研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数 ,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点 ,从理论上阐明了采用 Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为 0 .5 ,进而提出了由两层 RBF网络和两层 LBF网络组成的前向 RBF神经网络——; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类分类机理核函数分类方法; Keywords radial basis function linear basis function neural networks pattern classification; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究被引量：6: 4; 作者杨根兴高大启; 机构华东理工大学计算机科学与工程系; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期684-692,共9页; 基金生物反应器国家重点实验室开放课题 ( SK0 0 -0 7); 文摘经典的 Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设 ,当假设模型与样本实际分布情况不相符时 ,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题 ,例如变标签问题时 ,距离判别、Fisher判别、k-近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战 ,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的 RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算法大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素 ,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层 LBF网络对提高改进的 RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明 ,与前向三层 RBF网络和前向三层 LBF网络相比 ,该 IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点。; 关键词径基函数线性基本函数神经网络模式分类网络结构核函数分类方法学习算法; Keywords radial basis function linear basis function neural networks pattern classification; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究	高大启	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	1998	242	在线阅读下载PDF 职称材料
2	径向—线性基本函数串联神经网络模式分类法与应用	高大启	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	1997	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究	高大启杨根兴	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2001	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究	杨根兴高大启	《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2001	6	在线阅读下载PDF 职称材料