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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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一种基于改进的密度法确定RBFNN的数据中心的算法
RBFN
数据中心
扩展常数
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全监督算法
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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 15.0
2 郑明文 中国石油大学计算机与通信工程学院 2 0 0.0 0.0
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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
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
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15965
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