【摘 要】
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针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络(DLMS-RBFPNN)。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东省计算中心
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针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络(DLMS-RBFPNN)。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程神经网络,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机
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