基于RBF网络的增量学习  

Incremental learning using RBF networks

作　　者：桑农[1] 曾坤[1] 

机构地区：[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2004年第S1期214-216,共3页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (6 0 135 0 2 0 );高等学校骨干教师资助计划项目

摘　　要：提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .An incremental learning algorithm using RBF networks is proposed. When learning new patterns, old knowledge is reserved by retrieving interfered patterns. Simulated experiments proves the correctness and effectiveness of the algorithm.

关 键 词：径向基网络 增量学习 被干扰样本 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]