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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于交叉驗證的改進RBF分類器設計

基于交叉驗證的改進RBF分類器設計

2010-01-07 | rar | 223 | 次下載 | 3積分

資料介紹

本文提出了一種利用k均值聚類算法確定RBF神經網絡徑向基函數數目、函數中心及寬度,輸出層權值由線性方程組確定,而網絡參數的優化采用梯度下降法的網絡設計方法。為了解決學習樣本數據的有限性、RBF網絡泛化能力較差和容易出現過擬合等問題,在網絡訓練中采用了基于交叉驗證的歸一化網絡訓練方法。通過仿真實驗表明該方法訓練所得的網絡泛化能力及分類的準確率明顯提高,并有效避免了過擬合問題
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