超平面中心的RBF神经网络及其新方法

摘要：

在传统的径向基神经网络框架的基础上,通过引入中心超平面的概念,提出了超平面中心的径向基函数神经网络.在此网络中以点到中心超平面的距离代替传统的径向基神经网络中点到点的距离,其优势在于中心超平面作为数据中心包含了更多原始数据之间的信息.以函数逼近和数据分类的实验为例,证明了超平面中心的径向基神经网络相对于传统的网络有一定的优势.

关键词：中心超平面、径向基函数、函数逼近、分类

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60704047;国家自然科学基金重大研究计划9082002;国家高技术研究发展计划8632007AA1Z158,2006AA10Z313

在线出版日期：2011-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：207-210,222