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RBPN在模式识别研究中的应用
Applications of RBPN for pattern recognition
摘要点击聽聽149聽聽全文点击聽聽55聽聽投稿时间:2001-9-13聽聽最后修改时间:2002-6-14
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DOI编号聽聽
聽聽2002,19(6):940-944
中文关键词聽聽神经网络聽聽聽聽模式识别聽聽聽聽输入输出聚类聽聽聽聽径向基感知器网络聽聽聽聽建筑材料
英文关键词聽聽artificial neural network聽聽pattern recognition聽聽IOC聽聽RBPN聽聽civil building materials
基金项目聽聽国家自然科学基金(50139020)重点项目资助.
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
韩 敏大连理工大学 电子与信息工程学院, 大连 116023minhan@dlut.edu.cn
席剑辉大连理工大学 电子与信息工程学院, 大连 116023
程 磊大连理工大学 电子与信息工程学院, 大连 116023
中文摘要
聽聽聽聽聽聽基于RBF(radialbasisfunction)网络和感知器 (perceptron)网络建立起一种新型四层前向神经网络———径向基感知器网络 (RBPN, radialbasisperceptronnetwork). 该网络主要有以下特点 :1)网络结构上, 两层隐层选择性连接 ;2 )学习规则上, 采用同时考虑输入输出样本信息的IOC(input outputclustering)聚类方法且聚类中心的形状参数σ自适应变化. 对材料成分分析领域的仿真结果表明, 该网络可成功地包含材料成分的构成信息,
英文摘要
聽聽聽聽聽聽Based on radial basis function neural network (RBFN) and perceptron neural network, this paper built a new four-layer feed-forward neural network named radial basis perceptron network (RBPN). This network can be summarized as follows: 1) It is selective connection between the units of two hidden layers; 2) During learning procedure, RBPN adopts input-output clustering (IOC) method, and the appearance parameter \$σ\$ of centers is self-adjustable. This is illustrated using an example taken from applications for component analysis of civil building materials. Simulation shows that RBPN can be used to predict the components of civil building materials successfully and gets good generalization ability.
 
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