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期刊文章详细信息

影响径向基神经网络分类性能的因素    

Influencing Element of RBFN's Classification Performance

  

文献类型:期刊文章

作  者:王晓茹[1]

机构地区:[1]白城师范学院计算机系,吉林白城137000

出  处:《吉林大学学报(信息科学版)》

基  金:吉林省教育科学规划基金资助项目(b15293)

年  份:2009

卷  号:27

期  号:2

起止页码:191-194

语  种:中文

收录情况:AJ、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘  要:为进一步提高径向基神经网络超光谱图像分类的精度与效率,研究了径向基神经网(RBFN:Radical Basis Function Network)的径向基函数分布密度和输入数据归一化形式对分类结果的影响。通过计算机仿真实验,绘出了径向基函数分布密度和输入数据归一化形式对分类过程训练精度与测试精度影响规律曲线,为径向基神经网络在模式识别中的应用提供指导。

关 键 词:归一化 径向基函数分布密度  分类  

分 类 号:TP389.1]

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引证文献:

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同被引文献:

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