一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法

• 作者: 刘旭敏 张江涛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 代数算法 动态K-均值方法
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 96-98
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.05.031

摘要

提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练隐层和输出层之间的权值.在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘旭敏	首都师范大学信息工程学院	46	645	13.0	24.0
2	张江涛	首都师范大学信息工程学院	1	11	1.0	1.0