径向基函数神经网络是一个具有三层结构的前馈式的网络,其隐含层节点个数和网络参数不易确定,通过使用LF算法将样本数据进行聚类操作进而获取网络的隐含层节点个数及参数信息,可以较好的提高网络的效率与准确率。由于LF本身存在的缺点,使用同时移动多个相似度高的物体和动态调整领域两种方法对LF算法进行改进,提高聚类效果,从而促进RBF网络的准确率。
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