کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9653588 | 679201 | 2005 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improving constructive training of RBF networks through selective pruning and model selection
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Improving constructive training of RBF networks through selective pruning and model selection Improving constructive training of RBF networks through selective pruning and model selection](/preview/png/9653588.png)
چکیده انگلیسی
This letter proposes a constructive training method for radial basis function networks. The proposed method is an extension of the dynamic decay adjustment (DDA) algorithm, a fast constructive algorithm for classification problems. The proposed method, which is based on selective pruning and DDA model selection, aims to improve the generalization performance of DDA without generating larger networks. Simulations using four image recognition datasets from the UCI repository demonstrate the validity of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 537-541
Journal: Neurocomputing - Volume 64, March 2005, Pages 537-541
نویسندگان
Adriano L.I. Oliveira, Bruno J.M. Melo, Silvio R.L. Meira,