一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

• 作者: 崔丕锁 韩敏
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 分类 区域映射 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程、管理工程
• 页码范围: 746-751
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8608.2006.05.023

摘要

对径向基函数(RBF)神经网络在数据分类中的应用进行了研究. 提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络(RAN)的"新性"(noelty)条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别. 二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力.

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