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基于APC-Ⅲ算法在线训练径向基神经网络
被引量:
1
1
作者
李洪科
吴汉松
金朝红
《微计算机应用》
2006年第5期530-533,共4页
针对径向基函数神经网络隐层节点难以确定的问题,提出了基于APc-Ⅲ聚类算法的思想来在线训练网络结构的方法,使用聚类算法对输入样本数据进行模式分类,以此自适应地调整RBF神经网络的结构和参数,解决了网络结构的在线优化问题。应用该...
针对径向基函数神经网络隐层节点难以确定的问题,提出了基于APc-Ⅲ聚类算法的思想来在线训练网络结构的方法,使用聚类算法对输入样本数据进行模式分类,以此自适应地调整RBF神经网络的结构和参数,解决了网络结构的在线优化问题。应用该方法进行非线性系统的实时辩识,仿真结果证明了本文提出的在线训练算法的优越性。
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关键词
RBF神经网络
apc-ⅲ算法
在线训练
实时辩识
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职称材料
题名
基于APC-Ⅲ算法在线训练径向基神经网络
被引量:
1
1
作者
李洪科
吴汉松
金朝红
机构
海军工程大学电气工程系
出处
《微计算机应用》
2006年第5期530-533,共4页
文摘
针对径向基函数神经网络隐层节点难以确定的问题,提出了基于APc-Ⅲ聚类算法的思想来在线训练网络结构的方法,使用聚类算法对输入样本数据进行模式分类,以此自适应地调整RBF神经网络的结构和参数,解决了网络结构的在线优化问题。应用该方法进行非线性系统的实时辩识,仿真结果证明了本文提出的在线训练算法的优越性。
关键词
RBF神经网络
apc-ⅲ算法
在线训练
实时辩识
Keywords
RBFNN,
apc-
ⅲ
algorithm,online training,real-time identification
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APC-Ⅲ算法在线训练径向基神经网络
李洪科
吴汉松
金朝红
《微计算机应用》
2006
1
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