RBF与BP网络在模式分类领域内的对比研究

• 作者: 丁硕 巫庆辉 常晓恒
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: RBF神经网络 BP神经网络 模式分类 收敛速度
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 字数: 1520字
• 语种: 中文

摘要

本文分别构建了基于RBFNN的分类模型和基于标准BPNN的分类模型，并以二维向量的模式分类为例，对所建立的2种模型进行泛化能力测试。仿真结果表明，RBFNN模型比BPNN模型具有更高的分类精度，更快的收敛速度，更适合于解决模式分类问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巫庆辉	渤海大学工学院	46	413	9.0	18.0
2	丁硕	渤海大学工学院	42	451	11.0	19.0
3	常晓恒	渤海大学工学院	34	306	8.0	16.0