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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络
被引量：
1
1
作者
董镇林
伍世虔
+1 位作者
叶健
银开州
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1062-1068,共7页
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚...
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。
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关键词
RBF神经网络
隐层结构
自组织聚类
K-MEANS算法
戴维森堡丁指数
敏感度分析
詹森-香农散度
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题名
基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络
被引量：
1
1
作者
董镇林
伍世虔
叶健
银开州
机构
武汉
科技
大学
信
息科学与工程学院
武汉
科技
大学机器人与智能系统研究院
北京奥信化工科技发展有限责任公司项目部
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1062-1068,共7页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(61775172)。
文摘
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。
关键词
RBF神经网络
隐层结构
自组织聚类
K-MEANS算法
戴维森堡丁指数
敏感度分析
詹森-香农散度
Keywords
RBF neural network
hidden layer structure
self-organizing clustering
K-means clustering
Daveis-Bouldin index
sensitivity analysis
Jensen-Shannon divergence
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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被引量
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1
基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络
董镇林
伍世虔
叶健
银开州
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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