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一种新型RBF网络序贯学习算法
被引量:
13
1
作者
杨戈
吕剑虹
刘志远
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2004年第7期763-775,共13页
静态神经网络由于自身的局限性难于对非线性时变过程进行建模和预测, 而最小资源分配网络(M-RAN)又因调节参数过多难于实现. 提出了一种新型的基于局部投影概念的RBF网络序贯学习算法: 局部投影网络LPN, 进而对算法进行了最小化改进. ...
静态神经网络由于自身的局限性难于对非线性时变过程进行建模和预测, 而最小资源分配网络(M-RAN)又因调节参数过多难于实现. 提出了一种新型的基于局部投影概念的RBF网络序贯学习算法: 局部投影网络LPN, 进而对算法进行了最小化改进. 在此基础上进行了详细的算例验证.
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关键词
RBF网络
序贯学习算法
径向基函数
局部投影网络
最小资源分配网络
学习
算法
原文传递
题名
一种新型RBF网络序贯学习算法
被引量:
13
1
作者
杨戈
吕剑虹
刘志远
机构
东南大学动力系
南京工程学院动力系
出处
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2004年第7期763-775,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(批准号: 50076008)
文摘
静态神经网络由于自身的局限性难于对非线性时变过程进行建模和预测, 而最小资源分配网络(M-RAN)又因调节参数过多难于实现. 提出了一种新型的基于局部投影概念的RBF网络序贯学习算法: 局部投影网络LPN, 进而对算法进行了最小化改进. 在此基础上进行了详细的算例验证.
关键词
RBF网络
序贯学习算法
径向基函数
局部投影网络
最小资源分配网络
学习
算法
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型RBF网络序贯学习算法
杨戈
吕剑虹
刘志远
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2004
13
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