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基于局部泛化误差模型的RBFNN的启发式训练方法
引用本文:周静.基于局部泛化误差模型的RBFNN的启发式训练方法[J].保定师专学报,2008(4):20-23.
作者姓名:周静
作者单位:河北大学数学与计算机学院;河北农业大学理学院;
基金项目:河北农业大学非生命学科与新兴学科科研发展基金(FSY200739)
摘    要:研究如何应用吴永贤(W.W.Y.NG)提出的局部泛化误差模型来训练径向基函数神经网络(RBFNN),给出了一种训练RBFNN的启发式训练方法.实验表明,该方法成功解决了模型结果计算时间复杂度问题,同时RBFNN的训练精度也达到令人满意的结果.

关 键 词:局部泛化误差模型  RBFNN  启发式算法

A Greedy Algorithm of RBFNN Based on Localized Generalization Error Model
ZHOU Jing.A Greedy Algorithm of RBFNN Based on Localized Generalization Error Model[J].Journal of Baoding Teachers College,2008(4):20-23.
Authors:ZHOU Jing
Institution:ZHOU Jing(College of Mathematics , Computer,Hebei University,Baoding 071002,China,College of Science,Agricultural University of Hebei,Baoding 071001,China)
Abstract:This paper researches how to use the result of the localized generalization error model(LGEM) proposed by Doctor W.W.Y.NG to train RBFNN,and then proposes a greedy algorithm for training RBFNN based on LGEM.Experiment show that the greedy method solutions the problem of computation complexity of LGEM and the training accuracy has obtained good effect.
Keywords:localized generalization error model  RBFNN  greedy algorithm  
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