ON the influence of parameter theta- on performance of RBF neural networks trained with the dynamic decay adjustment algorithm

The dynamic decay adjustment (DDA) algorithm is a fast constructive algorithm for training RBF neural networks (RBFNs) and probabilistic neural networks (PNNs). The algorithm has two parameters, namely, theta(+) and theta(-). The papers which introduced DDA argued that those parameters would not hea...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	International journal of neural systems Jg. 16; H. 4; S. 271
Hauptverfasser:	Oliveira, Adriano L I, Medeiros, Ericles A, Rocha, Thyago A B V, Bezerra, Miguel E R, Veras, Ronaldo C
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Singapore 01.08.2006
Schlagworte:	Algorithms Artificial Intelligence Models, Statistical Neural Networks (Computer) Nonlinear Dynamics Time Factors
ISSN:	0129-0657
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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