基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究

• 作者: 岳彩青 常青美 庞学民 胡金亮
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 径向基神经网络 最小二乘法 中医证候
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与互连技术
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.01.035

摘要

该文提出了基于聚类分析的RBF(Radial Basis Function)网络建模方法:利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数,运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数.重点介绍了聚类分析的理论和算法.根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性,提出了用该方法建模应用于中医证候诊断,改进了BP(Back Propagation)网络用于中医证候诊断建模的不足之处,并拓宽了RBF神经网络的应用.最后,用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常青美	信息工程大学理学院信息科技研究所	8	59	4.0	7.0
2	胡金亮		19	449	11.0	19.0
3	岳彩青	信息工程大学理学院信息科技研究所	7	38	3.0	6.0
4	庞学民	信息工程大学理学院信息科技研究所	4	16	1.0	4.0