【摘 要】
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径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络是一种高效的前馈式神经网络.它结构简单,具有良好的泛化能力,已经被广泛的应用于数据分类中.但是对于一些特殊的分类场景,如
【机 构】
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江南大学数字媒体技术学院,江苏 无锡,214122
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径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络是一种高效的前馈式神经网络.它结构简单,具有良好的泛化能力,已经被广泛的应用于数据分类中.但是对于一些特殊的分类场景,如单调数据场景,神经网络还未充分发挥其潜能.针对此,提出单调径向基函数神经网络(monotonic radial basis function neural network,MC-RBF).MC-RBF引入Tikhonov正则化方法确保优化问题解的唯一性与有界性.试验结果表明,在处理具有单调性的数据集时,MC-RBF比原始的RBF神经网络具有更好的分类性能.
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