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该文提出了一种隐节点数可自适应学习的改进径向基神经网（ＨＳＡＲＢＦＭ）分类器。通过在训练过程中自动调整网络的隐层节点数和设置联接该节点的初始权值。克服原有ＲＢＦ网分类器训练方法所存在的隐层初始权值及隐节点数难以确定的困难。将该网络应用于实际水声信号的分类识别表明，网络有较强的分类识别能力。
HSARBF神经网络在水声目标分类识别中的应用
【摘 要】
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该文提出了一种隐节点数可自适应学习的改进径向基神经网（ＨＳＡＲＢＦＭ）分类器。通过在训练过程中自动调整网络的隐层节点数和设置联接该节点的初始权值。克服原有ＲＢＦ网分类器训练方法所存在的
【机 构】
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大学无线电工程系(南京)
【出 处】
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中国造船工程学会仪器仪表学委会水声学学术会议
【发表日期】
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1997年期
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