论文研究 新的CRBF神经网络分类器的设计与实现.pdf

从RBF神经元的几何意义出发，提出了一种新的用于模式识别的CRBF神经网络分类器。与传统RBF网络相比，该算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度，且由于竞争神经元的引入，省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算，从而简化了网络的学习过程，大大缩短了训练时间。