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径向基函数网络的ABS投影学习算法

文新辉 牛明洁

文新辉, 牛明洁. 径向基函数网络的ABS投影学习算法[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(6): 601-606.
引用本文: 文新辉, 牛明洁. 径向基函数网络的ABS投影学习算法[J]. 电子与信息学报, 1996, 18(6): 601-606.
Wen Xinhui, Niu Mingji . THE ABS LEARNING ALGORITHM FOR RADIAL BASIS FUNCTIONAL NETWORK[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 1996, 18(6): 601-606.
Citation: Wen Xinhui, Niu Mingji . THE ABS LEARNING ALGORITHM FOR RADIAL BASIS FUNCTIONAL NETWORK[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 1996, 18(6): 601-606.

径向基函数网络的ABS投影学习算法

THE ABS LEARNING ALGORITHM FOR RADIAL BASIS FUNCTIONAL NETWORK

  • 摘要: Broomhead(1988),Chen(1991)等人提出的RBF网络的学习算法都是基于传统的LMS算法,因此具有一定的局限性。本文提出了一种新的RBF网络的学习算法ABS投影学习算法,它是一种直接的学习算法。计算机模拟的结果表明,它具有学习效率高,识别率高和适用范围广的优点。
  • Powell M J D. Radial basis function for multivariable interpolation review. in algorithms for approximation. Mason J C, Cox M G Ed. Oxford University Press, 1987, 143-167.[2]Powell M J D. Radial basis function in 1990. in advances in numerical analysis Vol.2. Oxford University Press, 1991. 105-201.[3]Broomhead D S, Lowe D. Multivariable function interpolation and daptive networks. Complex System, 1988, No.2: 321-355.[4]Chen S, Cowan C F N, Grant P M. Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks. IEEE Trans. on NN, 1991, NN-2: 302-309.[5]Moody J,Darken C. Fast-learning in networks of locally tuned processing units. Neural Comput.,[6]89, 1: 281-294.[7]Poggio T,Girosi F. Networks for approximtion and learning[J].Proc. IEEE.1990, 78:1481-1497[8]Micchelli C A. Interpolation of scatterd data: Distance matrices and conditionally positive definite function[J].Constr. Approx.1986, 2:11-22[9]Chen S, Billings S A. Orthogonal least squares methods and their application to non-linear system identication, International Journal of Control 1989 50: 1873-1896.[10]Abaffy J.[匈], Spedicato E.[意] 著,诸梅芳,宫伴晶译.ABS投影算法一一求解线性和非线性方程组的数学方法.北京:北京工业大学出版社,1991,第三章.
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出版历程
  • 收稿日期:  1994-12-08
  • 修回日期:  1995-06-12
  • 刊出日期:  1996-11-19

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