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中文摘要：
讨论了一种RBF（Radial Basis Function）网络在模式识别中的训l练方法．考虑到模式识别的特殊状况，对RBF网络的训练采取了一种区域映射的方式，并且由此使用了区域映射误差函数，同时结合RAN（Resource Allocating Network）新性条件并依据该误差函数进行网络节点的添加和参数调整．网络的仿真结果表明使用这种方法在加快网络训练过程的同时也获得了较小的网络结构，提高了网络的泛化性能．另外该方法也提高了模式识别的正确率．
英文摘要：
The problem of training RBF （Radial Basis Function） neural network for pattern recognition is considered. In this paper, taking account of the specific feature of classification problem, a new training algorithm based on the regional mapping and novelty condition of RAN （ Resource Allocating Network） is proposed. The results show the effectiveness of the proposed approach in RBF network training for pattern recognition, mainly in shortening the learning time, simplifying the structure of network and improving the classification accuracy.
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