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一种新的在线自适应混合RBF网络学习算法
被引量：
2
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作者
翟华伟
崔立成
张维石
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第12期2713-2716,共4页
针对RBF网络序贯学习算法参数多、计算复杂等问题,深入分析RBF网络隐节点贡献度计算方法,提出基于主成分和周期性的贡献度计算方法,改进RBF网络GAP学习算法,细化算法中增加、删除和替换隐节点的条件,控制隐节点数量,自适应调整RBF网络结...
针对RBF网络序贯学习算法参数多、计算复杂等问题,深入分析RBF网络隐节点贡献度计算方法,提出基于主成分和周期性的贡献度计算方法,改进RBF网络GAP学习算法,细化算法中增加、删除和替换隐节点的条件,控制隐节点数量,自适应调整RBF网络结构.实验结果表明,相比传统RBF网学习算法,该算法在可靠性和泛化能力上都有显著提高.
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关键词
RBF网络
隐节点贡献度
GAP学习算法
重叠因子
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职称材料
题名
一种新的在线自适应混合RBF网络学习算法
被引量：
2
1
作者
翟华伟
崔立成
张维石
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第12期2713-2716,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61272172)资助
大连市基金项目(2013J21DW008)资助
青年教师基金项目(3132013042)资助
文摘
针对RBF网络序贯学习算法参数多、计算复杂等问题,深入分析RBF网络隐节点贡献度计算方法,提出基于主成分和周期性的贡献度计算方法,改进RBF网络GAP学习算法,细化算法中增加、删除和替换隐节点的条件,控制隐节点数量,自适应调整RBF网络结构.实验结果表明,相比传统RBF网学习算法,该算法在可靠性和泛化能力上都有显著提高.
关键词
RBF网络
隐节点贡献度
GAP学习算法
重叠因子
Keywords
RBF network
importance of the hidden node
growing and pruning learning algorithm
overlap factor
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的在线自适应混合RBF网络学习算法
翟华伟
崔立成
张维石
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014
2
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