径向基函数神经网络的一种有效的在线学习方法

被引：3

作者：

邓超

熊范纶

机构：

[1] 中国科技大学计算机系

[2] 中国科学院智能所合肥

[3] 合肥

来源：

电子与信息学报 | 2001年 / 05期

关键词：

径向基函数; 神经网络; 在线学习算法; 资源分配; 函数映射; 动态序列初测;

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：

本文提出了一种径向基函数神经网络的有效在线学习方法。该学习方法不仅能根据输入信息的增加而动态地分配网络资源,而且能有效回收网络的冗余资源。在学习过程中网络的参数可以自适应地序贯进行调整。文中详细论述了这种神经网络的学习准则、动态增减隐节点算法和参数调整算法。同时通过分析和实验说明网络具有较强的映射能力和预测性能。

引用

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页数：7

共 4 条

[1] Arbitrary FIR filter synthesis using a neural network [J].