一种基于高斯核的RBF神经网络学习算法

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摘要：RBF神经网络中心等参数确定是否合理将直接影响到RBF网络的学习性能，通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的中心等参数是最一般化的方法，在这种方法中，参数的初始化问题是关键问题，文章在分析RBF神经网络映性能的基础上，提出了中心等参数初始化的一种方法，并借助于梯度下降法给出了RBF神经网络的学习算法。多种实例表明，所给出了学习算法是有效的，该研究的RBF神经网络的广泛应用提供了一定的技术保障。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200221/6895998.html

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