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资源分配网络（RAN）算法可以在线训练径向基（RBF）神经网络，但算法中的网络隐层中心通常从零开始，容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法，将遗传算法（GA）对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明，基于改进算法设计的RBF调制分类器，结构简洁，识别准确率高。
基于改进RAN算法的调制分类器
【摘 要】
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资源分配网络（RAN）算法可以在线训练径向基（RBF）神经网络，但算法中的网络隐层中心通常从零开始，容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法，将遗传算法（GA）对数据优化聚类后
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院
【出 处】
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信息工程大学学报
【发表日期】
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2009年4期
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