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RBFNN（radial basis function neural networks）的參數(shù)確定得是否合理將直接影響
RBFNN 的學習性能。通過正交最小二乘算法選擇RBFNN 的中心由于容易實現(xiàn)而得到廣
泛的應用，但是正交最小二乘算法并沒有對中心寬度的選擇作出分析。文章借助正交最小二乘算法確定隱節(jié)點中心的位置，并采用類內(nèi)樣本分散度和類間距離共同確定寬度。仿真結(jié)果表明本文算法能夠達到優(yōu)化RBFNN 參數(shù)的目的。
RBFNN 的學習性能。通過正交最小二乘算法選擇RBFNN 的中心由于容易實現(xiàn)而得到廣
泛的應用，但是正交最小二乘算法并沒有對中心寬度的選擇作出分析。文章借助正交最小二乘算法確定隱節(jié)點中心的位置，并采用類內(nèi)樣本分散度和類間距離共同確定寬度。仿真結(jié)果表明本文算法能夠達到優(yōu)化RBFNN 參數(shù)的目的。
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