新的C-RBF神经网络分类器的设计与实现

• 作者: 刘刚 黄国宏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模式识别 径向基函数神经网络 竞争-径向基函数神经网络 分类器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 709-711
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.03.018

摘要

从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的C-RBF神经网络分类器.与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘刚	上海电力学院电力与自动化工程学院	28	149	5.0	11.0
2	黄国宏	广东工业大学信息工程学院	9	69	4.0	8.0