确定LSRBF神经网络隐节点数的单调指数法  

Monotone index method for determining the number of hidden nodes of LSRBF neural networks

作　　者：吴成茂[1] 

机构地区：[1]西安邮电学院信息与控制系,陕西西安710061

出　　处：《西安邮电学院学报》2005年第1期93-97,共5页Journal of Xi'an Institute of Posts and Telecommunications

基　　金：西安邮电学院中青年基金项目资助(批准号:ZL2002-19)

摘　　要：针对仅利用训练样本输入信息进行非监督聚类来确定LSRBF神经网络隐层节点数存在的不足,本文提出了基于训练样本输入输出全部信息的修正单调指数法来确定LSRBF神经网络隐层节点数。实验结果表明,该方法是可行的。Aiming at the shortcoming of determining the of hidden nodes of LSRBF neural networks based on the imputting information of training data, in paper, the modified monotone index method based on training data with the whole inputting and outputting information is presented to determine the number of hidden nodes of LSRBF neural networks. Experiment results show that the modified monotone index method is feasible.

关 键 词：Log—sigmoid函数 RBF神经网络 隐层节点数 单调指数 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]