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提出了基于Kalman滤波最优估计和模糊控制的径向基函数(Rad ical Basis Function,RBF)神经网络学习算法,用实例进行了仿真实验。结果表明,与传统的RBF网络学习算法比较,该算法具有明显快速的学习效率和较高的识别精度.
一种基于卡尔曼滤波和模糊控制的RBF神经网络新型学习算法
【摘 要】
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提出了基于Kalman滤波最优估计和模糊控制的径向基函数(Rad ical Basis Function,RBF)神经网络学习算法,用实例进行了仿真实验。结果表明,与传统的RBF网络学习算法比较,该算法具有明显快速的学习效率和较高的识别精度.
【机 构】
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中国地质大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年07期
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