一种RBF神经网络的自适应学习算法

建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力。