1) basic regulations
函数的基本性质
2) Sample Function Properties
样本函数性质
3) frame basic function
框架的基本函数
4) linear basis function
线性基本函数
1.
Based on researching into the classification mechanisms of feedforward single-layer radial basis function (RBF) and linear basis function (LBF) networks,the author presents the viewpoints that the RBF centers and widths should be determined through a self-learning procedure,that some new kernels naturally come into being according to which class the labeled patterns are misclassified to.
研究了前向单层径基函数 (RBF)网络和前向单层线性基本函数 (LBF)网络的分类机理 ,提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点 。
2.
The classification mechanisms of feedforward two layered radial basis function(RBF) and linear basis function(LBF) networks as well as the methods of optimally determining their structures and initial parameters were studied.
研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数 ,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点 ,从理论上阐明了采用 Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为 0 。
5) properties of distortion function
偏差函数的性质
6) properties of cosine function
余弦函数的性质
补充资料：比例的基本性质
如果a:b=c:d,那么ad=bc
如果ad=bc,那么a:b=c:d
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条