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改进的RBFNN学习算法及其应用

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:223 | 2009-12-29

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RBFNN（radial basis function neural networks）的参数确定得是否合理将直接影响
RBFNN 的学习性能。通过正交最小二乘算法选择RBFNN 的中心由于容易实现而得到广
泛的应用，但是正交最小二乘算法并没有对中心宽度的选择作出分析。文章借助正交最小二乘算法确定隐节点中心的位置，并采用类内样本分散度和类间距离共同确定宽度。仿真结果表明本文算法能够达到优化RBFNN 参数的目的。
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