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一种基于改进的密度法确定RBFNN的数据中心的算法
一种基于改进的密度法确定RBFNN的数据中心的算法
作者:
刘新平
郑明文
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
RBFNN
数据中心
扩展常数
密度法
全监督算法
摘要:
提出了一种基于改进的密度法确定RBFNN数据中心的算法.首先用改进的密度法选出RBFNN的数据中心,计算出每个中心的扩展常数,然后用梯度下降法只对网络的权值进行训练.这种方法与全监督的梯度下降法相比,不仅时间有明显减少(包括采用密度法确定数据中心的时间在内),而且在用UCI中的数据集对网络进行测试时,得到了更好的分类结果.
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文献信息
篇名
一种基于改进的密度法确定RBFNN的数据中心的算法
来源期刊
微计算机应用
学科
工学
关键词
RBFNN
数据中心
扩展常数
密度法
全监督算法
年,卷(期)
2009,(1)
所属期刊栏目
综述与研究
研究方向
页码范围
16-20
页数
5页
分类号
TP3
字数
3358字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-347X.2009.01.004
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘新平
中国石油大学计算机与通信工程学院
28
260
7.0
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2
郑明文
中国石油大学计算机与通信工程学院
2
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研究主题发展历程
节点文献
RBFNN
数据中心
扩展常数
密度法
全监督算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络新媒体技术
主办单位:
中国科学院声学研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-347X
CN:
10-1055/TP
开本:
大16开
出版地:
北京海淀区北四环西路21号
邮发代号:
2-304
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15965
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