四种确定RBFNN中心的新算法

摘要：

提出了4种确定RBFNN隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态RBFNN数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验证了新算法的正确性和实用性,解决了RBF神经网络的设计难题并为其推广应用提供了实用的指导方法.

关键词：RBFNN、数据中心、动态、Hough变换、调整半径

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：燕山大学博士基金B70

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9