一种RBF神经网络的自适应学习算法

摘要：

建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型.该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量.最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力.

关键词：RBF神经网络、自适应处理、添加策略、删除策略

所属期刊栏目：34

分类号：TN915-34

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：141-143,147