| 一种RBF神经网络高精度算法研究及应用 |
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| 引用本文： | 郑夕健,张国忠,谢正义.一种RBF神经网络高精度算法研究及应用[J].东北大学学报(自然科学版),2009,30(9):1314. |
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| 作者姓名： | 郑夕健 张国忠 谢正义 |
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| 作者单位： | 1. 东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳,110004
2. 沈阳建筑大学交通与机械工程学院,辽宁沈阳,110168 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划重点项目，辽宁省省级重点实验室基金 |
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| 摘 要： | 剖析了RBF神经网络基本算法的原理以及激励函数参量与隐层单元数量按经验选取所带来的问题.基于RBF神经网络结构,以网络的权阈值为设计变量,网络误差为目标函数,通过合理的动态变量排序,构建了一种RBF神经网络的新的高精度算法,并编制计算程序.与RBF网络基本算法相比,这种算法是以权阈值为未知变量的真实优化过程,实现了RBF神经网络的高精度计算.从方程论理论出发,给出了网络隐层结构的合理确定方法.通过实例的程序分析,表明了该优化算法具有较高的样本拟合与插值精度,为进一步理论研究与工程应用提供基础.
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| 关 键 词： | 神经网络 径向基函数(RBF) 高精度算法 网络参数 优化 |
Research on a High-Precision Algorithm of RBF Neural Network and Its Applications |
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| ZHENG Xi-jian,ZHANG Guo-zhong,XIE Zheng-yi.Research on a High-Precision Algorithm of RBF Neural Network and Its Applications[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2009,30(9):1314. |
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| Authors: | ZHENG Xi-jian ZHANG Guo-zhong XIE Zheng-yi |
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| Institution: | ZHENG Xi-jian1,ZHANG Guo-zhong1,XIE Zheng-yi2(1.School of Mechanical Engineering & Automation,Northeastern University,Shenyang 110004,China,2.School of Traffic & Mechanical Engineering,Shenyang Jianzhu University,Shenyang 110168,China.) |
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| Abstract: | Analyzes the principle of the basic algorithm of RBF neural network and the problem that the excitation function parameters and the number of hidden layer elements are both selected empirically.A new high-precision algorithm of RBF neural network is proposed according to RBF neural network structure where the threshold and weight values are taken as design variables with network error as objective function,and all of the dynamic variables are ranked reasonably with a computation program given.Compared with ... |
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| Keywords: | neural network radial basis function(RBF) high-precision algorithm network parameter optimization |
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