RADIAL BASIS FUNCTION NETWORKS WITH ADJUSTABLE KERNEL SHAPE PARAMETERS

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题名:	RADIAL BASIS FUNCTION NETWORKS WITH ADJUSTABLE KERNEL SHAPE PARAMETERS
作者:	葉怡成 Yeh, I-Cheng
贡献者:	資訊管理學系 Information Management
关键词:	Radial basis function network;supervised learning;kernel function;classification
日期:	2010
上传时间:	2014-06-27 01:10:12 (UTC+8)
摘要:	Radial basis function network (RBFN) which is commonly used in the classification problems has two parameters, a kernel center and a radius that can be determined by unsupervised or supervised learning. However, it has a disadvantage that it considers tha
显示于类别:	[資訊管理學系] 研討會論文

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