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径向基函数神经网络的全监督算法

韩敏;郭伟;王金城

  径向基函数神经网络的学习过程一般分为两个阶段:非监督学习和监督学习阶段,分别调整网络的中心和权值。这里将网络的总体误差作为目标函数,以待求的所有参数作为变量,同时调整,构成全监督算法。为了提高收敛速度,采用共轭梯度法作为参数优化方法。通过混沌时间序列预测仿真证明,该算法具有良好的性能。……   
[关键词]:径向基函数网络;共轭梯度;监督
[文献类型]:会议论文
[文献出处]: 《中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集2004年
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