本研究提出了一种自适应分割的初始化方法，旨在优化引导混合专家和径向基函数网络，以解决图像回归中的计算负担问题。该方法显著降低了模型复杂性（内核数量减少约50%），同时提高了图像质量和收敛速度，并具备高效的并行计算能力。
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