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一种考虑输出的RBF网络聚类新算法

张友民  朱志伟  
【摘要】:RBF网络采用聚类的数据预处理手段,解决了前向网络存在的由于训练集内训练样本数目过大造成的训练时间过长,机器负荷过重等问题,但是传统的聚类算法只是对输入样本进行聚类,没有考虑到输出随输入变化的特点。因此当输出变化很剧烈的时候,网络的逼近能力变差。为此本文提出了一种考虑输出变化特点的聚类方法,结合递推预测误差算法 (RPE),使网络的逼近效果有了很大改善.最后,把RBF网络与前向网络的逼近能力和收敛速度作了比较.

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