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基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究 被引量:6
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作者 虎涛涛 康波 单要楠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期203-208,共6页
自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,... 自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。 展开更多
关键词 自适应逆控制 扰动消除 系统辨识 动态函数连接神经网络 变参数 混沌粒子群算法
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基于差分密码分析的全连接神经网络模型萃取
2
作者 熊黎依 刘阳 +2 位作者 陆金玉 刘国强 孙兵 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期679-695,共17页
近年来,参数萃取技术已成为深度学习领域的一个关键研究方向,其主要目标是从训练好的神经网络模型中提取关键的模型参数,包括连接权重和偏置项等.参数萃取技术对于深入理解网络内部机制、优化模型结构以及提高模型透明度具有重要的理论... 近年来,参数萃取技术已成为深度学习领域的一个关键研究方向,其主要目标是从训练好的神经网络模型中提取关键的模型参数,包括连接权重和偏置项等.参数萃取技术对于深入理解网络内部机制、优化模型结构以及提高模型透明度具有重要的理论和实践价值.然而,当前的参数萃取技术主要适用于采用ReLU激活函数的网络模型.考虑到更复杂网络的高度非线性特征,参数萃取的难度显著增加.对于更复杂结构和不同类型激活函数的研究仍相对匮乏.为弥补这一缺口,本文借鉴密码学中差分密码分析的思想,提出了一种面向单隐层Leaky ReLU和Parametric ReLU全连接神经网络的参数萃取方法.本文详细阐述了如何仅通过网络访问准确地提取包括激活函数参数在内的网络参数.此外,通过对MNIST数据集上训练的网络进行实证分析,以及在密码学中神经网络区分器的简化版本上进行实验,验证了所提出方法的有效性.这项研究为深度学习模型的解释性研究和优化实践提供了全新的视角. 展开更多
关键词 连接神经网络 模型萃取 差分密码分析 激活函数
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独立直流微网电压动态轨迹神经网络优化控制策略 被引量:4
3
作者 郭睿恒 黄文焘 +3 位作者 余墨多 邰能灵 王良秀 李江 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期6404-6415,I0010,共13页
为解决独立直流微网功率扰动下电压过渡过程动态偏差大的问题,该文提出一种优化电压动态轨迹的神经网络控制策略。分析下垂控制及其改进方法的控制特性,提出独立直流微网最优电压动态轨迹,并以此为基础,采用神经网络生成参考电压,通过... 为解决独立直流微网功率扰动下电压过渡过程动态偏差大的问题,该文提出一种优化电压动态轨迹的神经网络控制策略。分析下垂控制及其改进方法的控制特性,提出独立直流微网最优电压动态轨迹,并以此为基础,采用神经网络生成参考电压,通过非线性控制实现公共直流母线动态电压偏差最小化。基于向量空间同构原理,提出神经网络降维状态反馈构建方法,并根据系统源荷不平衡功率变化范围提出神经网络控制边界。考虑动态电压偏差及其运动趋势,构建电压扰动分层奖励函数,静态层奖励引导神经网络减小电压偏差,动态层奖励加强神经网络对电压运动趋势的修正,实现电压动态轨迹全过程优化控制。最后,利用MATLAB/Simulink进行算例验证,结果表明所提策略可有效抑制由功率不平衡导致的动态电压偏差,保证公共直流母线电压的快速稳定。 展开更多
关键词 电压动态轨迹 神经网络控制 独立直流微网 功率扰动 奖励函数
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基于特征提取的函数连接神经网络研究及其化工过程建模应用 被引量:7
4
作者 朱群雄 张晓晗 +2 位作者 顾祥柏 徐圆 贺彦林 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期907-912,共6页
对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functional link neural networks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(principal components analysis,PCA)的函数连接神经网络(PCA... 对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functional link neural networks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(principal components analysis,PCA)的函数连接神经网络(PCA-FLNN)。通过对FLNN的函数扩展层进行特征提取,不仅去除变量间的线性相关关系,而且提取数据的主成分,进而简化FLNN学习数据的复杂度。为验证所提方法的有效性,首先采用UCI数据Airfoil Self-Noise对其性能进行验证;随后将所提的方法应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程建模;与传统FLNN进行对比,标准数据和工业数据的仿真结果表明,PCA-FLNN在处理复杂化工过程数据时具有收敛速度快和建模精度高的特点。 展开更多
关键词 函数连接神经网络 特征提取 过程建模 精对苯二甲酸
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基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究 被引量:15
5
作者 王韶 周家启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期142-146,共5页
发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来... 发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。 展开更多
关键词 发输电系统 可靠性评估 函数连接神经网络 枚举法 电力系统
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基于径向基函数神经网络识别的电力系统动态参数获取新途径 被引量:5
6
作者 赵书涛 李宝树 +1 位作者 苑津莎 赵东生 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期104-108,共5页
借助计算机视觉替代人工进行巡视,通过图像识别获取的电网动态参数与门限值进行比较是评判电网运行状态的一种新途径。其中仪表图像的自动识别是获取动态参数的关键环节,该文提取了图像中颗粒目标的长度比、紧密性和简单度3个特征不变量... 借助计算机视觉替代人工进行巡视,通过图像识别获取的电网动态参数与门限值进行比较是评判电网运行状态的一种新途径。其中仪表图像的自动识别是获取动态参数的关键环节,该文提取了图像中颗粒目标的长度比、紧密性和简单度3个特征不变量,应用RBFNN实现了表盘关键元素的自动分类。通过对指针式仪表图像的识别实验,证明了输入RBFNN的特征不变量在仪表元素识别中是稳定的,对噪声不敏感,引入图像识别技术可大大优化电力系统运行状态的监测过程。 展开更多
关键词 动态参数 计算机视觉 特征不变量 径向基函数神经网络 表盘元素识别
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基于自适应动态目标函数的模糊聚类神经网络 被引量:3
7
作者 包芳 潘永惠 +1 位作者 须文波 孙俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期35-37,40,共4页
结合输入空间的聚类特性和输出空间实时逼近特性,在模糊聚类的目标函数中引入恰当的反馈因素,基于自适应动态目标函数,该文提出一种新的模糊聚类神经网络实现算法。该算法在收敛稳定性、收敛速度、初值敏感性方面,相对于传统模糊聚类算... 结合输入空间的聚类特性和输出空间实时逼近特性,在模糊聚类的目标函数中引入恰当的反馈因素,基于自适应动态目标函数,该文提出一种新的模糊聚类神经网络实现算法。该算法在收敛稳定性、收敛速度、初值敏感性方面,相对于传统模糊聚类算法有了明显改善,相关实验表明,该算法具备高效、稳定的工程应用价值。 展开更多
关键词 模糊聚类 神经网络 目标函数 自适应 动态 选址决策
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动态目标函数下的神经网络盲均衡仿真研究 被引量:9
8
作者 肖瑛 李振兴 董玉华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期4331-4334,共4页
盲均衡算法中常数模(CMA)和判决引导(DD)模式适时切换可以有效提高算法收敛速度和均衡性能,但是切换时机难以选择,同时在信道突发干扰条件下无法保证算法的稳健性。为此结合CMA和DD算法代价函数构造了一种动态目标函数,目标函数随着均... 盲均衡算法中常数模(CMA)和判决引导(DD)模式适时切换可以有效提高算法收敛速度和均衡性能,但是切换时机难以选择,同时在信道突发干扰条件下无法保证算法的稳健性。为此结合CMA和DD算法代价函数构造了一种动态目标函数,目标函数随着均衡算法迭代次数进行调整,以前馈神经网络(FNN)作为盲均衡器实现信道均衡,并以移动窗剩余误差变化率为判据对目标函数进行适时重置克服信道可能的突发干扰。计算机仿真表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 常数模算法 判决引导算法 神经网络 盲均衡 动态目标函数
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函数连接神经网络在CSTR系统仿真中的应用 被引量:3
9
作者 刘昆 叶许红 颜钢锋 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第4期504-505,513,共3页
采用一种函数连接的人工神经网络方法用于CSTR系统仿真,和具有MLP结构和BP算法的前馈神经网络相比,具有隐层数目少,学习算法简单快速的优点,在一个非线性CSTR系统模型仿真中的应用表明该方法具有良好的性能。
关键词 函数连接 神经网络 CSTR 系统仿真 反向传播算法 连续搅拌反应釜 化学反应器
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基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究 被引量:1
10
作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期97-101,共5页
针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节,同时结合动态线性环节的差分方程,建立关于直接输入输出的离散数据表达... 针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节,同时结合动态线性环节的差分方程,建立关于直接输入输出的离散数据表达式,利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进,提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明,该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 计量学 HAMMERSTEIN模型 函数连接神经网络 非线性动态测试系统 系统辨识
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切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用 被引量:2
11
作者 胡志恒 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第4期287-290,共4页
本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层... 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。 展开更多
关键词 信道均衡 码序列 数字通信 切比雪夫多项式 函数连接神经网络
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一种复值函数型连接神经网络 被引量:1
12
作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页
本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多
关键词 信号处理 复数域信号 复值函数连接神经网络 非线性信号 激活函数
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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量:2
13
作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页
通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多
关键词 瓦斯传感器 函数连接神经网络 非线性校正
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基于全连接神经网络与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法 被引量:7
14
作者 艾青林 林小贝 徐巧宁 《高技术通讯》 CAS 2021年第8期824-835,共12页
针对现有的传递率函数法对钢结构损伤检测不全面、不精确的问题,提出了将全连接神经网络模型与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法。利用Ansys软件对钢结构框架模型进行瞬态分析,得到垂直于检测面的节点加速度,通过Matlab软件对各节... 针对现有的传递率函数法对钢结构损伤检测不全面、不精确的问题,提出了将全连接神经网络模型与传递率函数相结合的钢结构损伤检测方法。利用Ansys软件对钢结构框架模型进行瞬态分析,得到垂直于检测面的节点加速度,通过Matlab软件对各节点加速度进行傅里叶变换、频谱相除得到传递率函数,再将传递率函数进行差分运算得到传递率函数变化量。将传递率函数变化量作为全连接神经网络的输入参数,采用反向传播对误差进行修正,从而得到钢结构各检测位置的损伤指标值。通过钢结构框架损伤检测实验,对基于全连接神经网络与传递率函数的钢结构损伤检测算法进行实验验证。结果表明,新方法与传统的传递率函数法相比,所有位置的钢结构损伤识别率平均提高了29.14%,能更准确与全面地识别钢结构各位置的损伤情况,可对钢结构损伤位置进行精确定位。 展开更多
关键词 钢结构损伤检测 连接神经网络 反向传播 传递率函数 损伤识别率
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基于改进基函数的自适应动态模糊神经网络算法研究
15
作者 张德丰 周灵 +2 位作者 全解生 孙亚民 马子龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1375-1379,共5页
在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入... 在D-FNN算法基础上,提出了基于椭圆基函数(EBF)的广义动态模糊神经网络。该算法提出模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性;同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率(ERR)来修正。其应用不仅可以用来建模,还可以用来抽取有意义的模糊规则以获取知识。通过与D-FNN以及其他方法的比较,可以看到GD-FNN在学习效率和性能方面具有突出的优势。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 广义动态模糊神经网络 椭圆基函数 模糊规则
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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计
16
作者 王韶 张安邦 周家启 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期66-69,共4页
偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用... 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。 展开更多
关键词 函数连接神经网络 偶发事件 分类器
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基于函数连接型神经网络的热电偶非线性校正 被引量:2
17
作者 沈杨 蒲海波 +1 位作者 李兴林 孙杰 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第4期13-15,共3页
针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传... 针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传统的测温方法在系统测量速度和精度方面均有很大提高。该方法可应用于很多系统的非线性校正。 展开更多
关键词 函数连接 非线性 热电偶 神经网络
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自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别 被引量:5
18
作者 刘帅 刘元宁 +3 位作者 庄述鑫 侯铭楷 陈静 张水涵 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期331-338,共8页
首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行... 首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别;最后,采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法在一对一虹膜识别中正确率更高,ROC曲线更贴近坐标轴,滤波器通用性更好,提高了小型虹膜库的识别率,解决了传统算法学习收敛速度慢、结构通用性差的问题. 展开更多
关键词 虹膜识别 LOG-GABOR滤波器 遗传粒子群优化算法 动态径向基函数神经网络 欧氏距离
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动态连接权的目标搜索神经网络模型
19
作者 余波 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期363-368,共6页
提出一种基于初级视觉皮层的图像目标搜索模型,该模型只采用方位选择性细胞和皮层内有限范围水平连接等V1 基本单元,以链码表示的目标轮廓作为知识,允许该知识以时间脉冲形式控制V1 区内神经细胞的动态活动,和网络中的动态连接... 提出一种基于初级视觉皮层的图像目标搜索模型,该模型只采用方位选择性细胞和皮层内有限范围水平连接等V1 基本单元,以链码表示的目标轮廓作为知识,允许该知识以时间脉冲形式控制V1 区内神经细胞的动态活动,和网络中的动态连接权相配合,使与知识轮廓形状相符合的轮廓内细胞逐步进入并维持在兴奋状态。 展开更多
关键词 初级视觉皮层 动态连接 神经网络模型
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RBF神经网络的结构动态优化设计 被引量:122
20
作者 乔俊飞 韩红桂 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期865-872,共8页
针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中... 针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元,解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题,并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对非线性函数的逼近与污水处理过程中关键参数的建模结果,证明了该动态RBF具有良好的自适应能力和逼近能力,尤其是在泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimal resource allocation networks,MRAN)与增长和修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning radial basis function,GGAP-RBF)有较大提高. 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 动态设计 动态结构RBF 化学需氧量建模
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