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一种基于误差的径向基神经网络学习方法
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作者 游培寒 王振家 项海林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第17期126-127,F003,共3页
提出了一种基于误差的径向基神经网络竞争学习法,它以网络的输出误差为度量,通过竞争调节神经元中心,RLS算法训练网络的权值,并利用IPL算法判断网络神经元的冗余性。仿真结果表明,该算法提高了网络的输出精度,简化了网络结构,其... 提出了一种基于误差的径向基神经网络竞争学习法,它以网络的输出误差为度量,通过竞争调节神经元中心,RLS算法训练网络的权值,并利用IPL算法判断网络神经元的冗余性。仿真结果表明,该算法提高了网络的输出精度,简化了网络结构,其运算速度也较快。 展开更多
关键词 径向基神经网络 惩罚竞争学习法 RLS算 IPL算
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