RBPN在模式识别研究中的应用

基于RBF(radialbasisfunction)网络和感知器 (perceptron)网络建立起一种新型四层前向神经网络———径向基感知器网络 (RBPN ,radialbasisperceptronnetwork) .该网络主要有以下特点 :1)网络结构上 ,两层隐层选择性连接 ;2 )学习规则上 ,采用同时考虑输入输出样本信息的IOC(input outputclustering)聚类方法且聚类中心的形状参数σ自适应变化 .对材料成分分析领域的仿真结果表明 ,该网络可成功地包含材料成分的构成信息 ,实现精确分类 ,并具有较高的泛化能力 .