径向基函数神经网络的软竞争学习算法

• 作者: 史罡 张志华 郑南宁
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 软竞争学习 模糊因子 模拟退火
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2002.01.034

摘要

本文构造了径向基函数(RBF)神经网络的一类软竞争学习算法(SCLA).该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数,对每个输入样本,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整;第二,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来,在迭代过程中采用递增的方式来调整它.SCLA是RBF网络基于k-均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式.它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题.仿真实验论证了SCLA是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志华	西安交通大学人工智能与机器人研究所	11	335	8.0	11.0
2	郑南宁	西安交通大学人工智能与机器人研究所	188	3039	29.0	46.0
3	史罡	西安交通大学人工智能与机器人研究所	3	103	3.0	3.0