椭球基函数神经网络的混合学习算法

作者：邢红杰; 王泳; 胡包钢

来源：模式识别与人工智能, 2008, (02): 148-154.

• 椭球基函数神经网络(EBFNN)
• 混合学习算法
• 全协方差矩阵
• 椭球基函数 Elliptical Basis Function Neural Network (EBFNN)
• Hybrid Learning Algorithm
• Full Covariance Matrix
• Elliptical Basis Function

提出一种训练椭球基函数神经网络(EBFNN)的混合学习算法.此算法首先使用期望最大化算法初始化EBFNN中椭球基函数节点的参数,而网络的连接权重和偏差项则用线性最小二乘方法进行初始化.然后用梯度下降法对EBFNN中所有参数同时进行优化.与其他3个相关的模型相比,用混合学习方法训练的梯度下降椭球基函数神经网络(GDEBFNN)能够取得更优的分类性能.此外,与支持向量机对比表明,GDEBFNN取得与之接近的泛化能力.与基于Adaboost的决策树模型比较表明,GDEBFNN可以取得更优的泛化性能.

• 单位
  模式识别国家重点实验室; 河北大学; 中国科学院研究生院; 中国科学院自动化研究所