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自适应径向基函数神经网络
被引:12
作者
:
王上飞
论文数:
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引用数:
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机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系!安徽合肥
王上飞
汤汇道
论文数:
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机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系!安徽合肥
汤汇道
机构
:
[1]
中国科学技术大学计算机科学与技术系!安徽合肥
[2]
合肥工业大学人文经济学院!安徽合肥
来源
:
合肥工业大学学报(自然科学版)
|
2001年
/ 02期
关键词
:
删除策略;
增加规则;
自适应;
隐节点;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
文章根据隐节点对整个网络输出贡献的相对大小 ,提出删除策略 ,并结合资源分配网络的增长规则 ,使得径向基函数神经网络的隐节点在学习过程中可以自适应地增加或删除 ,从而形成一个网络资源较少、结构紧凑的自适应径向基函数神经网络。将该网络应用于函数拟合和非线性时间序列预测 ,取得较好的效果
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页码:244 / 247
页数:4
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共 1 条
[1]
神经网络理论与应用[M]. 华南理工大学出版社 , 徐秉铮等 编著, 1994
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