径向基函数网络结构确定的新算法
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A New Algorithm for The Structure Determination of Radial Basis Function Networks
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    摘要:

    讨论了对于径向基函数网络的一种结构确定双向回归新算法.在这种算法中,采用正交化手段和“新息-贡献”准则,可同时确定径向基函数网络的结构(即中心点)和参数估计,不仅克服了传统算法的从一大组输入数据中任意选择中心点常出现的数值病态和选择结果依赖于数据排列顺序等问题,而且大大减少了计算量且保证能得到唯一的最优网络描述.最后用仿真例子说明了这种新算法的正确性和有效性.

    Abstract:

    A stepwise regression new algorithm for the structure determination of radial basis function networks is proposed. In this algorithm, based on the orthogonalization method and the "Innovation-Contribution" criterion, thc structure of radial basis function networks and parameter estimation are simultane-ously determined. It not only avoids ill-conditioned problems occured in many common leaming algorithm which is often based on first choosing randomly some data points as radial basis function centers and then using singular value decomposition to solve for the weights of the network,but also can reduces considerably the amount of computations and we can obtain the optimal radial basis function networks.Finally,the identification of a simulated system show the correctness and effectiveness of this new algorithm.

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引用本文

李波; 王秀峰;.径向基函数网络结构确定的新算法[J].管理科学学报,1999,2(3):

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