改善径向基函数网络泛化性能的主成分分析法及应用研究
개선경향기함수망락범화성능적주성분분석법급응용연구
Principal component analysis method to improve generalization performance of radial basis function network and its application research
  • 万方数据
    武汉水利电力大学学报 무한수리전력대학학보
    JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF HYDRAULIC AND ELECTRIC ENGINEERING
    2000年 2期 85-89 ,共5页

    殷春霞%胡铁松%郭元裕

    은춘하%호철송%곽원유

    人工神经网络%径向基函数%泛化性能%主成分分析法 人工神經網絡%徑嚮基函數%汎化性能%主成分分析法
    인공신경망락%경향기함수%범화성능%주성분분석법
    采用主成分分析法(PCA)来改善径向基函数网络的泛化性能,理论上可以根据PCA方法中的主成分累积贡献率ηK决定RBF网络的输入层节点数.实例研究证明,采用PCA方法后的RBF网络泛化性能良好.
    채용주성분분석법(PCA)래개선경향기함수망락적범화성능,이론상가이근거PCA방법중적주성분루적공헌솔ηK결정RBF망락적수입층절점수.실례연구증명,채용PCA방법후적RBF망락범화성능량호.
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