(2)学习规则上，提出一种同时考虑输入输出样本信息的输入一输出聚类(Input-output clustering，IOC)方法，且聚类中心的形状参数σ自适应变化。
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输入一输出聚类
Input-output clustering
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目前已有的几种RBF网络训练方法对于含有随机噪声的复杂样本训练速度过慢且分类性能不稳定，依据相对熵最小原理，提出了一种改进的RBF网络训练方法———输出-输入聚类法。
To overcome these shortcomings, an improved training method of RBF networks, the method of output-input cluster based on the minimum entropy theory isp.
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