基于AFCM和OLS的RBF神经网络训练算法研究

摘要：

本文提出了一种基于快速模糊C-均值算法(AFCM)和OLS算法相结合的AFOLS训练算法,该算法根据训练数据自动给出网络隐中心的平滑参数,缩小了网络规模,有效提高了网络的训练速度和分类性能.利用实测的四类飞机目标数据对其进行了性能检验,实验结果验证了该训练算法的有效性.

关键词： 径向基神经网络 网络隐中心 平滑参数 隐节点数

作者: 倪友平 姜卫东 陈曾平

作者单位: 国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室(湖南长沙)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国雷达学术年会论文集

会议地点: 烟台

会议语种:中文

页码: 786-789

在线出版日期: 2004-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）