一种动态RBF神经网络在模式识别中的应用

• 作者: 崔丕锁 韩敏
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数(RBF)神经网络 误差函数 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 5476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2006.01.017

摘要

讨论了一种RBF(Radial Basis Function)网络在模式识别中的训练方法.考虑到模式识别的特殊状况,对RBF网络的训练采取了一种区域映射的方式,并且由此使用了区域映射误差函数,同时结合RAN(Resource Allocating Network)新性条件并依据该误差函数进行网络节点的添加和参数调整.网络的仿真结果表明使用这种方法在加快网络训练过程的同时也获得了较小的网络结构,提高了网络的泛化性能.另外该方法也提高了模式识别的正确率.

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	大连理工大学电子与信息工程学院	200	2311	23.0	33.0
2	崔丕锁	大连理工大学电子与信息工程学院	3	20	2.0	3.0