%0 Journal Article
%T Design and realization of new C-RBF neural networks classifier<br>新的CRBF神经网络分类器的设计与实现
%A HUANG Guo-hong
%A LIU Gang
%A <br>黄国宏
%A 刘刚
%J 计算机应用研究
%D 2008
%I 
%X 从RBF神经元的几何意义出发,提出了一种新的用于模式识别的C-RBF神经网络分类器.与传统RBF网络相比,该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,且由于竞争神经元的引入,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,从而简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间.
%K 模式识别
%K 径向基函数神经网络
%K 竞争-径向基函数神经网络
%K 分类器
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=73B365059B367E25CC8DD32E23A69586&yid=67289AFF6305E306&vid=C5154311167311FE&iid=38B194292C032A66&sid=6452E1221020E61F&eid=FD6137FFCE59D193&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=17