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摘要:
针对基于训练样本输入信息进行非监督聚类来确定RBF神经网络隐层节点数的方法存在利用信息不充分的缺陷,该文提出了一种新的确定RBF神经网络隐层节点数的方法.利用训练样本输入输出全部信息建立样本间的相似矩阵,然后采用最大矩阵元法来确定RBF神经网络隐层节点数.实验仿真表明,该方法是有效的.
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一种确定神经网络隐层节点数的新方法
神经网络
隐层节点数
模型
内容分析
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文献信息
篇名 确定RBF神经网络隐层节点数的最大矩阵元法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 RBF神经网络 隐层节点数 相似矩阵 最大矩阵元法
年,卷(期) 2004,(20) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 77-79
页数 3页 分类号 TP183
字数 3870字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.20.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范九伦 西安邮电学院信息与控制系 250 2961 27.0 43.0
2 吴成茂 西安邮电学院信息与控制系 198 1556 18.0 31.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
RBF神经网络
隐层节点数
相似矩阵
最大矩阵元法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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