文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析
文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与...
RBFN技术资料
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径向基函数网络（RBFN）是一种高效的神经网络模型，特别适用于模式识别、信号处理及控制系统设计等领域。凭借其快速学习能力和强大的非线性映射能力，RBFN在解决复杂工程问题时展现出独特优势。对于电子工程师而言，掌握RBFN不仅能够提升个人技能水平，还能为实际项目开发提供更多创新解决方案。访问本页面，您可以找到精选的2个关于RBFN的学习资源，深入理解其工作原理与应用技巧，助力您的专业成长。
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