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一种基于AutoEncoder的RBF神经网络训练算法

摘要：	RBF神经网络中心宽度等参数确定的是否合理将直接影响到RBF网络的学习性能。通过有监督学习的方法来确定RBF神经网络的参数是最一般化的方法。研究表明,参数的初始化问题是该类方法的关键所在。为此,提出了一种利用AutoEncoder初始化RBF神经网络各个参数的新型训练算法。实验仿真表明,与传统RBF神经网络训练算法相比,该新型算法具有更高的训练精度与更强的泛化能力。
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