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第五课-径向基函数网络(RBFN)-人工神经网络理论及应用-教学ppt课件.ppt

人工神经网络理论及应用屈桢深哈尔滨工业大学5. 径向基函数网络(RBFN)主要内容n 预备知识:QR分解n RBFN 学习算法n RBFN 网络结构n MA TLAB 实现准备知识:矩阵QR 分解非奇异矩阵P 的正交三角分解:P=QR证明思路:对P 中各向量进行正交化,RBFN 思路任务:根据t, P , 计算wRBFN 计算方法RBFN 分析n 进一步,有n 对应索引i 的信号分量在原始信号中的总能量记为:n 为 决定哪些分量最重要 迭代计算qi思路:从最重要的( 对应最大的) 找起,按顺序搜索。RBFN 迭代步骤IRBFN 迭代步骤IRBFN 迭代步骤IIRBFN 迭代步骤III重复上述过程,直至 T1 为指定预设值RBFN 网络结构x1xnwy径向基函数层MATLAB RBFN: 径向基神经元模型MATLAB RBFN: RBFN 网络模型RBFN 训练方法:无导师学习类似k- 聚类学习算法:(1) 给定隐含层神经元初始中心ci(0);(2) 计算欧式距离,求出最小节点;RBFN 训练方法:无导师学习(2)(3) 调整中心(4) 重复上述步骤MATLAB RBFN: RBFN 设

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