一种改进的RBF神经网络学习算法

• 作者: 杨香兰 王洪斌 王洪瑞
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 减聚类算法 监督学习算法
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 103-105
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2002.06.030

摘要

提出了一种改进的RBF神经网络学习算法,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数,又具有较强的网络映射能力,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化,性能也得到了提高.仿真结果表明了该学习算法的实用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪瑞	燕山大学电气工程学院	66	695	15.0	24.0
2	王洪斌	燕山大学电气工程学院	75	525	11.0	20.0
3	杨香兰	燕山大学电气工程学院	3	159	2.0	3.0