基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

• 作者: 吴惕华 姚磊 李国友 李惠光
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: Hough变换 RBF神经网络 函数逼近 模式识别 泛化能力
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 信息、控制与仿真
• 页码范围: 181-184
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.01.046

摘要

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力.仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李惠光		76	504	11.0	19.0
2	吴惕华		24	280	9.0	16.0
3	李国友		54	308	8.0	15.0
4	姚磊		3	100	3.0	3.0