HFCAS OpenIR
径向基概率神经网络的一种自组织学习算法
其他题名Self-Organized Learning Algorithm of the Radial Basis Probabilistic Neural Network
赵温波1; 都基炎2; 李玉阁2
2004
发表期刊小型微型计算机系统
ISSN1000-1220
摘要介绍了径向基概率神经网络(RBPNN)的一种自组织学习算法,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合,不仅能够完成对训练样本的聚类分析,标识出训练样本的类别属性,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概率神经网络的训练过程.本算法用于对IRIS三种花型识别在训练阶段达到97.33%的识别效果,而在推广能力方面,由本文算法得到的RBPNN优于有标识的训练样本的RBFNN.
关键词径向基概率神经网络 自组织算法 Parzen窗函数
收录类别CSCD
语种中文
CSCD记录号CSCD:1645397
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/51361
专题中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位1.中国科学院合肥智能机械研究所
2.解放军炮兵学院
3.解放军炮兵学院
推荐引用方式
GB/T 7714
赵温波,都基炎,李玉阁. 径向基概率神经网络的一种自组织学习算法[J]. 小型微型计算机系统,2004,025.
APA 赵温波,都基炎,&李玉阁.(2004).径向基概率神经网络的一种自组织学习算法.小型微型计算机系统,025.
MLA 赵温波,et al."径向基概率神经网络的一种自组织学习算法".小型微型计算机系统 025(2004).
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