摘要：讨论了基于径向基函数（ＲＢＦ）的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程，并且与ＢＰ算法的径向基神经网络进行了对比，同时也测试了网络的容错能力，结果表明，基于ＲＢＦ的概率神经网络，学习速度大大提高，同时减小了ＢＰ陷入局部极小的问题，有一定的抗噪声能力，基于ＲＢＦ的概率神经网络模型在心律失常自动识别中获得了很好的应用。http://www.cqvip.com//QK/92944X/200011/4771214.html

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