【摘 要】
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该文主要研究径基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模式分类方法以解决机器嗅觉系统中的学习问题.该文针对标准RBF网络存在的不足,提出了由—个单层RBF神经网络和一
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该文主要研究径基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模式分类方法以解决机器嗅觉系统中的学习问题.该文针对标准RBF网络存在的不足,提出了由—个单层RBF神经网络和一个单层感知器串联所组成的RBF型神经网络及其学习算法.在学习过程中自动确定核函数的个数、中心和宽度,每一个核函数通过误差反传算法来调整中心位置和宽度大小,能够适应多种样本分布复杂不规则的分类问题.由于误差只向后反传一层,因而学习速度较快,且在学习过程中不易陷入局部极小.为有效解决多类别的大规模学习问题,提出了模块化的RBF网络,将一个复杂的多类问题分解为多个较简单的两类问题,从而有效降低了分类器在学习过程中将原问题作为一个整体看待而存在的内存需求大、学习时间长等缺陷.实验结果表明,与多层感知器和标准RBF神经网络相比,该文的方法在学习速度和分类精度等方面具有优势,可有效解决大规模学习问题.最后我们将该文方法用于21种气味的分类问题(16维的1050个样本),为了进一步验证该文方法的有效性,我们将原始训练集扩展为84个类,4200个样本组成的较大规模的学习问题.实验结果表明,该文提出的分类方法能有效提高机器嗅觉的学习速度和分类精度.
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