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一种RBF网络结构调整的稳健增量学习方法
被引量:
2
1
作者
刘建军
胡卫东
郁文贤
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第7期192-194,227,共4页
以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的,给出了一种RBF网络增量学习算法。算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构,然后采用GAP-RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习。RB...
以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的,给出了一种RBF网络增量学习算法。算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构,然后采用GAP-RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习。RBF网络的初始化降低了初始数据集样本训练顺序对RBF网络性能的影响,增强了其增量学习的稳健性。IRIS数据集和雷达实测数据集仿真实验表明,算法具有较好的增量学习能力。
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关键词
模式识别
径向基函数网络
隐层节点调整
增量学习
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职称材料
题名
一种RBF网络结构调整的稳健增量学习方法
被引量:
2
1
作者
刘建军
胡卫东
郁文贤
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第7期192-194,227,共4页
基金
重点实验室基金资助课题(9140C8001020603)
文摘
以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的,给出了一种RBF网络增量学习算法。算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构,然后采用GAP-RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习。RBF网络的初始化降低了初始数据集样本训练顺序对RBF网络性能的影响,增强了其增量学习的稳健性。IRIS数据集和雷达实测数据集仿真实验表明,算法具有较好的增量学习能力。
关键词
模式识别
径向基函数网络
隐层节点调整
增量学习
Keywords
Pattern recognition
RBF network
Growing and pruning
Incremental learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种RBF网络结构调整的稳健增量学习方法
刘建军
胡卫东
郁文贤
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009
2
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