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RBF神经网络的结构动态优化设计
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RBF神经网络
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RBF神经网络的结构动态优化设计 RBF神经网络的结构动态优化设计
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RBF神经网络的动态设计方法
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提出一种RBF 网的动态设计算法(DYNRBF 方法) ,该算法有效地融合了ROLS 算法和RAN 网络的优点,不仅能动态调节RBF 网的隐节点数,还能使网络的数据中心自适应变化. 该方法所设计的RBF 网不仅具有较好的泛化能力,当训练样本集变化时也具有好的鲁棒性.
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通过VC++ 6.0实现的基于RBF的神经网路结构优化,具有训练快速,结构简单等优点,是一种基于径向基函数的前馈方法。
改进粒子群优化rbf神经网络
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针 对 网 络 安 全 态 势 预 测 , 为 了 提 高 预 测 精 度 和预 测 算 法 的 收 敛速 度 , 采 用 一 种 改 进 的 粒子 群 算 法来 优 化径 向 基 函 数神 经 网 络 。 首 先 , P SO 的 惯性 权 重 因 子 按 一 条 开 口 向 左 的 抛 物 线 递 减 , 在 保证 全局 寻优 的 同 时 又 增 强 了 局 部搜 索 能 力 ; 其 次 ,
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一种 RBF神经网络高精度算法研究及应用 (2009年)
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基于RBF神经网络的单塔斜拉桥模型修正 (2013年)
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RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用 (2007年)
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