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本文提出了一種利用k均值聚類算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)數(shù)目、函數(shù)中心及寬度，輸出層權(quán)值由線性方程組確定,而網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化采用梯度下降法的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法。為了解決學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的有限性、RBF網(wǎng)絡(luò)泛化能力較差和容易出現(xiàn)過擬合等問題，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中采用了基于交叉驗證的歸一化網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。通過仿真實驗表明該方法訓(xùn)練所得的網(wǎng)絡(luò)泛化能力及分類的準(zhǔn)確率明顯提高,并有效避免了過擬合問題
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