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基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用
被引量：
5
1
作者
杜大军
费敏锐
李力雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期827-830,共4页
针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数...
针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性.
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关键词
径向基神经网络(RBFNN)
快速回归算法
正交最小二乘
混沌时间序列
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职称材料
题名
基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用
被引量：
5
1
作者
杜大军
费敏锐
李力雄
机构
上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期827-830,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774059
60834002)
+3 种基金
上海市科委资助项目(061107031
06ZR14131
08XD14018)
上海市教委曙光计划跟踪项目(06GG10).
文摘
针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性.
关键词
径向基神经网络(RBFNN)
快速回归算法
正交最小二乘
混沌时间序列
Keywords
radial
basis
function
neural
network（RBFNN）
fast
recursive
algorithm
（
fra
）
orthogonal
least
squares
chaotic
time
series
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用
杜大军
费敏锐
李力雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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