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径向基概率神经网络的遗传选择和优化

2004年 基础理论
  • 成果简介
本课题针对径向基概率神经网络(RBPNN)展开系统而全面的研究,研究内容主要体现在以下几个方面:完善了RBPNN的学习训练算法,解决了RBPNN的学习训练问题;新提出的RBPNN有监督/无监督混合学习算法,对于没有明确类别标记的训练集,能够正确进行类别划分,同时自动完成RBPNN的训练过程,无须额外的计算开销;对RBPNN的结构优化进行了重点研究,提出的五种优化方法,能够有效压缩RBPNN...
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