一种基于改进的密度法确定RBFNN的数据中心的算法

摘要

传统的全监督算法训练RBFNN时花费时间长,而且容易陷入局部极小点,为此,论文提出了一种基于改进的密度法确定RBFNN数据中心的算法.首先用改进的密度法选出RBFNN的数据中心,计算出每个中心的扩展常数,然后用梯度下降法只对网络的权值进行训练.这种方法与全监督的梯度下降法相比,不仅时问有明显减少(包括采用密度法确定数据中心的时间在内),而且在用UCI中的数据集对网络进行测试时,得到了更好的分类结果.