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径向基神经网络在近似建模中的应用研究
被引量：
9
1
作者
任远
白广忱
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第1期115-118,共4页
为了在不依赖测试样本的前提下获取最优的径向基函数分布系数Opt-SPRD,从而构造出具有更高精度的径向基神经网络(RBNN)近似模型,提出了一种基于交叉验证的分布系数选取方法。该方法以分布系数与交叉验证误差之间的函数为基础,把对应于...
为了在不依赖测试样本的前提下获取最优的径向基函数分布系数Opt-SPRD,从而构造出具有更高精度的径向基神经网络(RBNN)近似模型,提出了一种基于交叉验证的分布系数选取方法。该方法以分布系数与交叉验证误差之间的函数为基础,把对应于交叉验证误差最小值的分布系数作为Opt-SPRD的近似解。数值实验的结果表明,所提出的方法明显优于目前通行的缺省处理方法;与基于L-MBP算法的前馈神经网络近似模型相比,在所提出方法基础上构造出的RBNN近似模型具有更高、更稳定的精度。
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关键词
近似模型
径向
基
神经网络
径向基函数分布系数
最优化
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职称材料
题名
径向基神经网络在近似建模中的应用研究
被引量：
9
1
作者
任远
白广忱
机构
北京航空航天大学能源与动力工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第1期115-118,共4页
基金
国家863计划项目(2006AA04Z405)
文摘
为了在不依赖测试样本的前提下获取最优的径向基函数分布系数Opt-SPRD,从而构造出具有更高精度的径向基神经网络(RBNN)近似模型,提出了一种基于交叉验证的分布系数选取方法。该方法以分布系数与交叉验证误差之间的函数为基础,把对应于交叉验证误差最小值的分布系数作为Opt-SPRD的近似解。数值实验的结果表明,所提出的方法明显优于目前通行的缺省处理方法;与基于L-MBP算法的前馈神经网络近似模型相比,在所提出方法基础上构造出的RBNN近似模型具有更高、更稳定的精度。
关键词
近似模型
径向
基
神经网络
径向基函数分布系数
最优化
Keywords
approximation model
Radial Basis Neural Network （RBNN）
spread of radial basis functions
optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
径向基神经网络在近似建模中的应用研究
任远
白广忱
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
9
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