کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10330420 | 685854 | 2005 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learning methods for radial basis function networks
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
RBF networks represent a vital alternative to the widely used multilayer perceptron neural networks. In this paper we present and examine several learning methods for RBF networks and their combinations. A gradient-based learning, the three-step algorithm with unsupervised part, and an evolutionary algorithms are introduced, and their performance compared on benchmark problems from the Proben1 database. The results show that the three-step learning is usually the fastest, while the gradient learning achieves better precision. The best results can be achieved by employing hybrid approaches that combine presented methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 21, Issue 7, July 2005, Pages 1131-1142
Journal: Future Generation Computer Systems - Volume 21, Issue 7, July 2005, Pages 1131-1142
نویسندگان
Roman Neruda, Petra Kudová,