对径向基函数( RBF)神经网络在数据分类中的应用进行了研究.提出一种应用于模式识别的动态 RBF训练算法,该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络( RAN)的“新性”(novelty)条件动态调整网络的隐层节点数,从而可以更加有效地进行模式识别.二分类样本和建筑材料 CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 系统仿真表明,该改进算法使误差下降更快,减少了训练次数,可以获得精简的网络结构,从而使网络具有较高的泛化能力.
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