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文檔簡(jiǎn)介
1、本文首先介紹了吳永賢（Wing W.Y.NG）博士提出的局部泛化誤差模型及其在徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）中的應(yīng)用。
其次本文針對(duì)模式分類問題對(duì)局部泛化誤差模型進(jìn)行了分析，指出模型中的一些不合理的地方，如目標(biāo)函數(shù)對(duì)樣例的輸出結(jié)果并不一定等于已知樣例本身的真實(shí)類別、模型中的假設(shè)在實(shí)際情況下很難驗(yàn)證等等。這些問題很大程度上影響了局部泛化誤差模型的應(yīng)用并削弱了模型的意義，為此本文采用另外的方法改進(jìn)了局部泛化誤差模型。改進(jìn)后的
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