%0 Journal Article
%T 一种改进的RAN学习算法
%A 李彬
%J 模式识别与人工智能
%P 220-226
%D 2006
%X 提出一种资源分配网络(ResourceAllocatingNetwork,RAN)的新的学习算法,称为IRAN算法.该算法通过一个包含4部分的新颖性准则来增加网络中的隐层神经元,通过误差下降速率来删除冗余神经元并采用基于GivensQR分解的递归最小二乘算法进行输出层权值的更新.通过函数逼近领域中2个Benchmark问题的仿真结果表明,与RAN,RANEKF,MRAN算法相比,IRAN算法不但学习速度快,而且可以得到更为精简的网络结构.
%K RAN学习算法
%K 径向基函数
%K 隐层神经元
%K GivensQR分解
%K 删除策略
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10627.shtml