【摘 要】
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提出一种基于径向基（RBF）函数神经网络的曲线重构学习方法,即由描述物体轮廓特征的样本点作为RBF神经网络的学习样本,利用RBF神经网络强大的函数逼近能力对样本点进行学习和训
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西民族大学数学与计算机科学学院
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提出一种基于径向基（RBF）函数神经网络的曲线重构学习方法,即由描述物体轮廓特征的样本点作为RBF神经网络的学习样本,利用RBF神经网络强大的函数逼近能力对样本点进行学习和训练,从而仿真出包含这些样本点的原始曲线,同时对于曲线一些样本点缺少的情况下,仍然能构通过调整参数训练得到这些样本点的原始拟和曲线。实验表明,基于径向基（RBF）函数的神经网络具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力。
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