RBF网络隐含层节点的优化

摘要：

RBF神经网络隐含层节点数的确定一直以来是该网络设计成败的关键所在,文中采用K-means自组织聚类方法为隐含层节点的径向基函数确定合适的数据中心,先给出一个初始值,再慢慢调整,通过实验数据来确定最佳隐含层节点数.结果表明,如果隐含层设计得当,RBF网络可以很好地解决函数接近问题.

关键词：K-means算法、聚类中心、隐含层节点

所属期刊栏目：19

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽大学人才建设项目;安徽省自然科学计划项目资助2006KJ013A

在线出版日期：2009-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：103-105