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针对径向基函数 (RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题 ,对径向基函数网络的拓扑结构作了改进 ,并给出了改进的径向基函数 (MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法 ,最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象 (CSTR)进行了应用研究 ,结果表明方法有效。
基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用
【摘 要】
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针对径向基函数 (RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题 ,对径向基函数网络的拓扑结构作了改进 ,并给出了改进的径向基函数 (MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法 ,最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象 (CSTR)进行了应用研究 ,结果表明方法有效。
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息工程学院
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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2003年11期
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