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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
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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。 展开更多
关键词 RBF神经网络 apc-ⅲ算法 在线训练 实时辩识
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