优化Hough变换的RBF神经网络模式识别技术

"基于优化的RBF神经网络模式识别新方法" 在计算机科学和人工智能领域，模式识别是一项重要的技术，常用于图像分析、语音识别、数据分析等多个应用中。RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种特殊的前馈神经网络，以其快速的学习速度和较高的识别精度而受到广泛关注。本篇文章探讨了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法，该方法对传统的RBF网络进行了改进，以提高其泛化能力。 RBF神经网络的核心在于其径向基函数，这些函数通常是非线性的，并且以网络的隐藏层节点为中心。在传统的RBF网络中，选择合适的中心点和隐层节点数是至关重要的，这直接影响到网络的性能。然而，手动选择这些参数往往困难且耗时，可能导致网络的泛化能力不足。 文章中提到的新方法引入了Hough变换，这是一种图像处理技术，常用于检测直线、圆等几何形状。在这里，Hough变换被用来优化RBF网络的参数确定过程。通过应用Hough变换，网络可以自适应地获取最优的隐层节点数和数据中心值，这大大降低了人工调整参数的负担，并提升了网络的自动学习能力。 Hough变换的应用使得RBF神经网络能够更好地适应复杂的数据模式，增强了网络的函数逼近能力，即网络对于未知数据的预测能力。在模式识别任务中，这种改进的RBF网络表现出强大的识别能力，同时由于减少了计算复杂度，识别速度也得到了提升。实验结果显示，这种优化的RBF网络在模式识别任务中具有显著的优势，具有广阔的应用前景。 此外，文章还给出了相关的学科分类号和文献标识码，表明这是一篇在系统仿真学报发表的学术研究，具有较高的科研价值。该研究对于从事机器学习、模式识别以及神经网络领域的研究人员来说，提供了新的思路和方法，有助于推动相关领域的技术发展。 总结来说，"基于优化的RBF神经网络模式识别"是一种利用Hough变换改进传统RBF网络的新策略，旨在解决RBF网络参数选取的问题，提高网络的泛化能力和识别效率。这一方法对于实际应用中的模式识别任务，特别是在大数据和复杂模式识别场景下，有望实现更高效、准确的识别效果。