径向基函数神经网络的软竞争学习算法

被引：9

作者：

张志华

郑南宁

史罡

机构：

[1] 西安交通大学人工智能与机器人研究所

[2] 西安交通大学人工智能与机器人研究所陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

电子学报 | 2002年 / 01期

关键词：

径向基函数; 软竞争学习; 模糊因子; 模拟退火;

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：

本文构造了径向基函数 (RBF)神经网络的一类软竞争学习算法 (SCLA) .该算法的主要思想是首先在高斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶属度值的大小进行自适应地调整 ;第二 ,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来 ,在迭代过程中采用递增的方式来调整它 .SCLA是RBF网络基于k 均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式 ,它可以克服后者对初始值敏感和死节点的问题 .仿真实验论证了SCLA是有效的

引用

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