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摘要:
提出了一种基于流形分析与近邻传播(AP)算法的径向基函数(RBF)神经网络分类算法.通过流形分析算法对数据集进行初步处理,然后通过指数函数调整相似度矩阵,再重新进行AP聚类,在此基础上构造RBF神经网络分类器,通过拟合正确率来判断算法是否收敛,并对分类结果运用FMI指标进行评价.实验结果表明:改进算法中RBF网络隐节点数普遍得到增加,使得RBF神经网络拟合精度得以提高;从分类结果可以看出该算法对训练数据集都获得了很好的拟合正确率,对测试数据集也获得了较高的测试正确率.
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文献信息
篇名 基于流形分析与AP算法RBF神经网络分类器
来源期刊 华中科技大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 神经网络 径向基函数(RBF) 近邻传播算法 聚类分析 流形分析 分类
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 计算机与控制工程
研究方向 页码范围 93-97
页数 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI
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 徐波 南京大学天文与空间科学学院 32 176 8.0 11.0
2 储岳中 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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径向基函数(RBF)
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聚类分析
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分类
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华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
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