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论文研究 新的CRBF神经网络分类器的设计与实现.pdf

上传者: 2020-07-18 20:23:20上传 PDF文件 289.04KB 热度 13次
从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的CRBF神经网络分类器。与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间。
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