摘要:模式分類是徑向基函數(RBF)神經網絡應用的一個重要方面,目前大多數RBF網絡都采用迭代學習的方法。區別于反復選代訓練而得到網絡參數的慣常做法,重新探討一種基于矩陣偽逆或逆的中心、方差及權值可直接確定的方法。并基于此方法構建一種模式識別分類器。對IRIS分類問題進行計算機仿真驗證。結果表明,相對于迭代法,該直接確定方法具有更快的計算速度,構建的RBF神經網絡分類器也具有良好的分類性能。
關鍵詞:RBF神經網絡;分類;中心;方差;權值直接確定;模式識別
中圖分類號:TP183 文獻標識碼:A