【摘 要】
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为了生成精简的径向基函数(radial basis function,RBF)网络结构并改善网络的泛化性能,提出了一种自适应核增量覆盖的优化方式.首先,利用样本空间的全局分布信息,构建了势函数聚类的模型以实现对样本空间不同区域的逐次覆盖,可以增量生成RBF网络隐节点的个数及核参数;然后,通过挖掘网络隐节点所覆盖区域的邻域信息,以异类样本作用力的方式实现对隐节点核参数的优化调整.通过度量核映射矩阵中不同向量的相似性程度来进一步删除冗余隐节点.将新算法应用于人工数据集及基准数据集,结果表明,该算法可以生成精简
【机 构】
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莆田学院机电与信息工程学院,福建莆田351100;东方地球物理公司辽河物探处,辽宁盘锦124010
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为了生成精简的径向基函数(radial basis function,RBF)网络结构并改善网络的泛化性能,提出了一种自适应核增量覆盖的优化方式.首先,利用样本空间的全局分布信息,构建了势函数聚类的模型以实现对样本空间不同区域的逐次覆盖,可以增量生成RBF网络隐节点的个数及核参数;然后,通过挖掘网络隐节点所覆盖区域的邻域信息,以异类样本作用力的方式实现对隐节点核参数的优化调整.通过度量核映射矩阵中不同向量的相似性程度来进一步删除冗余隐节点.将新算法应用于人工数据集及基准数据集,结果表明,该算法可以生成精简的RBF网络结构,同时有效改善了RBF网络的泛化性能.
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