基于RBF神经网络曲线重构的算法研究

作     者：杨吟冬 周永权 李陶深 侯占伟 YANG Yin-dong;ZHOU Yong-quan;LI Tao-shen;HOU Zhan-wei

作者机构：广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2007年第28卷第10期

页      面：2405-2407页

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(60461001) 广西自然科学基金项目(0542048) 

主　　题：径向基函数 神经网络 曲线 拟合 修复 

摘      要：提出一种基于径向基(RBF)函数神经网络的曲线重构学习方法,即由描述物体轮廓特征的样本点作为RBF神经网络的学习样本,利用RBF神经网络强大的函数逼近能力对样本点进行学习和训练,从而仿真出包含这些样本点的原始曲线,同时对于曲线一些样本点缺少的情况下,仍然能构通过调整参数训练得到这些样本点的原始拟和曲线。实验表明,基于径向基(RBF)函数的神经网络具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力。