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为了更有效地优化前向神经网络的求解能力，提出了一种新的综合的转换函数，将多层感知机和RBF神经网络更有机地结合起来，以产生灵活的决策边界。在此基础上推导出了相应的学习算法。并通过对实际的模式分类问题的仿真，将文中的方法与带动量项BP算法、CSFN、RBF等算法进行了比较，验证了其有效性。
基于多层感知机和RBF转换函数的混合神经网络
【摘 要】
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为了更有效地优化前向神经网络的求解能力，提出了一种新的综合的转换函数，将多层感知机和RBF神经网络更有机地结合起来，以产生灵活的决策边界。在此基础上推导出了相应的学习算
【机 构】
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同济大学计算机科学与工程系,旧济大学半导体与信息技术研究所,中国科学院半导体研究所神经网络实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年6期
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