基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

作者：李国友; 姚磊; 李惠光; 吴惕华

来源：系统仿真学报, 2006, (01): 181-184.

• Hough变换
• RBF神经网络
• 函数逼近
• 模式识别
• 泛化能力 Hough Transform
• RBF neural networks
• function approach
• pattern recognition
• generalization ability

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。

• 单位
  燕山大学; 河北省科学院