一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

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摘要：基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法.算法分为2步:首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数.混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点.仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93044X/200503/15760499.html

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关键词：支持向量机 学习算法 神经网络 向量机 RBF 机器学习 支持向量机 神经网络 BP算法