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      基于交叉驗(yàn)證的改進(jìn)RBF分類器設(shè)計(jì)

      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(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)數(shù)目、函數(shù)中心及寬度，輸出層權(quán)值由線性方程組確定,而網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化采用梯度下降法的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法。為了解決學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的有限性、RBF網(wǎng)絡(luò)泛化能力較差和容易出現(xiàn)過(guò)擬合等問(wèn)題，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中采用了基于交叉驗(yàn)證的歸一化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法訓(xùn)練所得的網(wǎng)絡(luò)泛化能力及分類的準(zhǔn)確率明顯提高,并有效避免了過(guò)擬合問(wèn)題
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