UC知道RBF神经网络算法
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/22 07:59:30
RBF算法到处说的都太简单,一笔带过,我有点问题,我现在用K均值聚类法得出隐含层的中心后,是不是中心就不变了,然后计算网络输出误差修正隐含层到输出层的权值??
我编出来以后发现,我的权值一直在修正,但整个样本输入后,从头输入时权值又回到原来的那个值...
比如样本5组数据,第1组数据时W[1][1]是0.8,2-5组数据W[1][1]被依次修正为0.6 0.4 0.3 0.2,然后又输入第1组数据,W[1][1]又刚好被修正到0.8,然后又是0.6 0.4 0.3 0.2...输出就一直不变了...是为什么啊??
P.S.复制和粘贴的就不用浪费时间了,因为是毕业设计,能找的资料都找了,那些东西说太笼统了,没什么用,还是要懂的人自己的话解释下才有帮助...
我编出来以后发现,我的权值一直在修正,但整个样本输入后,从头输入时权值又回到原来的那个值...
比如样本5组数据,第1组数据时W[1][1]是0.8,2-5组数据W[1][1]被依次修正为0.6 0.4 0.3 0.2,然后又输入第1组数据,W[1][1]又刚好被修正到0.8,然后又是0.6 0.4 0.3 0.2...输出就一直不变了...是为什么啊??
P.S.复制和粘贴的就不用浪费时间了,因为是毕业设计,能找的资料都找了,那些东西说太笼统了,没什么用,还是要懂的人自己的话解释下才有帮助...
BP算法，哎呀，这个问题，我们看样子得单独讨论，若有兴趣，可加我！我也是搞神经网络和相关算法的。
RBF算法的隐含层中心在确定以后也是需要进行调整的，应该是每次训练都要应用K均值聚类调整中心的。
西南大学邱玉辉教授的《人工智能探索》中有详解。不知你能否找得到。