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絕對(duì)經(jīng)典rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁

2025-05-28 01:54本頁面

　　

【正文】 D ?G G? ? TT GGGG 1?? ?偽逆的求法 ? ?kigG ?奇異矩陣或非方陣的矩陣不存在逆矩陣，若XAX=A,AXA=X 則 X稱為A的偽逆陣。在 matlab中用pinv（ A）求偽逆 ???????? ??? 2221e x pikiki tXg ?IiNk ,2,1。,2,1 ?? ??? ?ijwW ? JjIi ?? ,2,1。,2,1 ??二 .有監(jiān)督選取中心算法 RBF中心以及網(wǎng)絡(luò)的其他自由參數(shù)都是通過有監(jiān)督的學(xué)習(xí)來確定，以單輸出的 RBF為例定義目標(biāo)函數(shù) 誤差信號(hào) 尋求網(wǎng)絡(luò)的自由參數(shù) （與中心有關(guān)）使目標(biāo)函數(shù) 達(dá)到最小 ???NkkeE1221 N是訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù) ? ? ? ????????IiCikikkkkk itXGwdXYde1? ? 1, iii wtEiC ? ?? ?? ?? ?? ?? ? ? ? ? ?? ?? ? ??????????? NkCikkikkiintXGnenw nene nEnw nE1? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ?iw nEnwnwnwnwiiiii ????????11 ?Ii ,2,1 ?? RBF中心 ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ?? ?????????? 1139。2i ikCikNkkiintXntXGnenwnt nEi? ? ? ? ? ?? ?nt nEntntiii ?????21 ?Ii ,2,1 ?? RBF的擴(kuò)展 ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ?nQntXGnenwNEkiNkCikkiii???? ?????139。1? ? ? ?? ? ? ?? ? Tikikki ntXntXnQ ???? ? ? ? ? ?? ???? ????????1311 1iii nnEnn ?其中是的導(dǎo)數(shù) ? ??39。G ???G三 .隨機(jī)選取中心法條件：典型的訓(xùn)練樣本，隱含單元的中心是隨機(jī)的在輸入樣本中選取，且中心固定。因此此算法學(xué)習(xí)的參數(shù)只有兩個(gè)：方差和權(quán)值四 .OLS學(xué)習(xí)算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能嚴(yán)重依賴于所選擇的中心數(shù)目和位置是否合適實(shí)際中，人們一般是隨機(jī)地從輸入模式中選擇中心，或用某種聚類算法 (如 :K均值算法 )選擇出確定數(shù)目的中心，這樣通常導(dǎo)致所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)性能不是很差就是規(guī)模過大，甚至造成數(shù)值病態(tài)問題 .Chen, Cowan,Grant (1992）提出的 OLS(正交最小二乘 )前向選擇算法將 RBF中心的選擇歸結(jié)為線性回歸中子模型的選擇問題這種算法能自動(dòng)地避免網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過大和隨機(jī)選擇中心帶來的數(shù)值病態(tài)問題，是一種有效的自動(dòng)選擇中心的算法。

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