一种基于代数算法的RBF神经网络优化方法

被引：4

作者：

张江涛

刘旭敏

机构：

[1] 首都师范大学信息工程学院

来源：

关键词：

径向基函数神经网络; 代数算法; 动态K-均值方法;

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：

提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用动态K-均值方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用代数算法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。

引用

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