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基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习
被引量：
4
1
作者
桑庆兵
邓赵红
+1 位作者
王士同
吴小俊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期1414-1419,共6页
该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出...
该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力。通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证。
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关键词
径向基函数神经网络建模
ε-不敏感准则
结构风险
鲁棒性
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职称材料
题名
基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习
被引量：
4
1
作者
桑庆兵
邓赵红
王士同
吴小俊
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学数字媒体学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期1414-1419,共6页
基金
国家自然科学基金(90820002
60903100
+1 种基金
61170122)
江苏省自然科学基金(BK2009067)资助课题
文摘
该文提出一种新的基于ε-不敏感准则和结构风险的径向基神经网络(RBF-NN)建模方法。通过引入ε-不敏感准则和结构风险项,把RBF-NN训练转化为线性回归和经典的二次规划优化问题。和传统的基于最小平方误差准则的RBF-NN训练算法相比,提出的新方法对小样本数据集和噪声数据显示出较好的鲁棒性,具有较好的泛化能力。通过模拟和真实数据集进行仿真试验,上述优点得到了有效验证。
关键词
径向基函数神经网络建模
ε-不敏感准则
结构风险
鲁棒性
Keywords
Radius
-
Basis
-
Function Neural
-
Network（RBF
-
NN） modeling
ε-
insensitive criterion
Structure risk
Robustness
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ε-不敏感准则和结构风险的鲁棒径向基函数神经网络学习
桑庆兵
邓赵红
王士同
吴小俊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
4
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