RBF-LBF串联神经网络的分类应用及其学习算法

• 作者: 刘华 高大启
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF-LBF串联网络 聚类 子类 模式分类
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像与人工智能
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 5663字
• 语种: 中文

摘要

提出了RBF-LBF串联网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法.提出了网络中核函数的分裂合并规则,在学习过程中将样本的类别信息作为指导信息,根据样本分布情况自动确定核函数个数、中心和宽度.实验表明,本方法具有分类精度高、不易陷入局部最小点的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高大启	华东理工大学计算机科学与工程系	39	472	11.0	21.0
2	刘华	华东理工大学计算机科学与工程系	12	12	2.0	3.0