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基于VB的RBF神经网络编程及验证
1
作者
陈鹏
《计算机时代》
2023年第11期76-78,共3页
简要介绍了RBF(径向基函数)神经网络的基本原理和编程过程,通过函数逼近的例子以及与BP(误差反向传播)神经网络的函数逼近比较分析,说明RBF神经网络的泛化能力要优于BP神经网络,能够更快、更准确地逼近函数;同时也说明RBF神经网络相对B...
简要介绍了RBF(径向基函数)神经网络的基本原理和编程过程,通过函数逼近的例子以及与BP(误差反向传播)神经网络的函数逼近比较分析,说明RBF神经网络的泛化能力要优于BP神经网络,能够更快、更准确地逼近函数;同时也说明RBF神经网络相对BP神经网络需要更复杂的网络结构来保证相同精度。试验结果证实了用VB开发的RBF神经网络软件正确、可用。
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关键词
RBF神经网络
VB
函数逼近
BP神经网络
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职称材料
题名
基于VB的RBF神经网络编程及验证
1
作者
陈鹏
机构
福建省工业信息产业发展研究中心
出处
《计算机时代》
2023年第11期76-78,共3页
文摘
简要介绍了RBF(径向基函数)神经网络的基本原理和编程过程,通过函数逼近的例子以及与BP(误差反向传播)神经网络的函数逼近比较分析,说明RBF神经网络的泛化能力要优于BP神经网络,能够更快、更准确地逼近函数;同时也说明RBF神经网络相对BP神经网络需要更复杂的网络结构来保证相同精度。试验结果证实了用VB开发的RBF神经网络软件正确、可用。
关键词
RBF神经网络
VB
函数逼近
BP神经网络
Keywords
radial basis function(RBF)neural network
Visual Basic(VB)
function approximation
back propagation(BP)neural network
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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1
基于VB的RBF神经网络编程及验证
陈鹏
《计算机时代》
2023
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