对径向基函数网络(radial base function neural network,RBF)在云分类问题研究中的应用价值进行了全面的测试与分析,得到了肯定的结论,提出了优化设计的方法.
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对径向基函数神经网络 Radial Basis Function Neural Network
本文对径向基函数网络提出了一种新的学习算法，利用最小均熵差准则对训练样本进行模式聚类。
This paper presents a new leaning method for radial basis function network, minimum mean entropy difference criterion algorithm is used to get pattern cluster of training sets.
对径向基函数神经网络在数据分类中的应用进行了研究。
The application of radial basic function neural network in the data classification is studied.
提出一种交替梯度算法，对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进。
One kind of alternant gradient algorithm for improving the training of Radial Basis Function (RBF) neural network is proposed.
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