会议专题

一种提高RBF网络泛化性能的训练方法研究

为提高RBF网络的泛化性能,提出将样本分为训练集和评价集,结合逐步调整径向基函数中心点集宽度的训练算法,仿真结果表明,可以通过逐步调整径向基函数中心点集宽度,结合样本分集的训练方法提高RBF网络的泛化性能。该方法拓展了RBF网络作为局部逼近网络的局限性,为其在工程实际中的应用奠定了基础。

神经网络 训练算法 径向基网络 泛化性能 中心点集宽度 样本分集

段少杰 何超 徐立新 马东升

北京理工大学自动控制系(北京)

国内会议

第三届全球智能控制与自动化大会

合肥

中文

859~863

2000-06-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)