径向基函数神经网络的全监督算法

• 作者: 王金城 郭伟 韩敏
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数网络 共轭梯度 监督
• 年，卷（期）: 2004,（z3）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 454-457
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2004.z3.140

摘要

径向基函数神经网络的学习过程一般分为两个阶段:非监督学习和监督学习阶段,分别调整网络的中心和权值.这里将网络的总体误差作为目标函数,以待求的所有参数作为变量,同时调整,构成全监督算法.为了提高收敛速度,采用共轭梯度法作为参数优化方法.通过混沌时间序列预测仿真证明,该算法具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩敏	辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院	2	15	1.0	2.0
2	郭伟	辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院	3	37	2.0	3.0
3	王金城	辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院	1	15	1.0	1.0