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一种改进的最近邻聚类学习算法被引量：5: 1; 作者李杰星章云符曦《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期735-738,共4页; 提出了一种自适应模糊逻辑系统 (AFLS)的改进自适应学习算法 ,该算法将无导师学习算法与基于梯度信息的寻优学习算法相结和。; 关键词模糊神经网络非线性系统最近邻聚类学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

RBF神经网络的混合学习算法被引量：15: 2; 作者苏小红侯秋香 +1 位作者马培军王亚东《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1446-1449,共4页; 针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向... 展开更多; 关键词 RBF神经网络最近邻聚类学习算法径向基函数梯度下降法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型被引量：5: 3; 作者任雪梅朱英平 +1 位作者王武宏黄鸿《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期331-334,共4页; 针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训... 展开更多; 关键词车辆跟驰人工神经网络最近邻聚类学习算法径向基网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用被引量：17: 4; 作者朱赟王行愚《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期547-550,共4页; 将 RBF神经网络应用在股市趋势预测中 ,RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法 ,以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测 ,结果表明 ,此种网络具有较好的学习和泛化能力 ,在股市趋势预测中取得了较好的效果。; 关键词 RBF神经网络趋势预测股票市场最近邻聚类学习算法股价分析网络结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的最近邻聚类学习算法被引量：5: 1; 作者李杰星章云符曦; 机构广东工业大学自动化研究所; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期735-738,共4页; 基金广东省自然科学基金!(96 0 10 1)资助项目; 文摘提出了一种自适应模糊逻辑系统 (AFLS)的改进自适应学习算法 ,该算法将无导师学习算法与基于梯度信息的寻优学习算法相结和。; 关键词模糊神经网络非线性系统最近邻聚类学习算法; Keywords clustering fuzzy neural network nonlinear system adaptation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名RBF神经网络的混合学习算法被引量：15: 2; 作者苏小红侯秋香马培军王亚东; 机构哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1446-1449,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60273083); 文摘针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向基函数的中心取值问题,提高了网络的学习精度和训练速度.将该算法应用于非线性系统的在线辨识与二维函数的逼近,仿真实验结果证明了该方法的有效性.; 关键词 RBF神经网络最近邻聚类学习算法径向基函数梯度下降法; Keywords radial basis function（RBF） neural network nearest neighbor- clustering algorithm（ NNC ） radial basis function gradient descent method; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型被引量：5: 3; 作者任雪梅朱英平王武宏黄鸿; 机构北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京理工大学机械与车辆工程学院; 出处《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期331-334,共4页; 基金霍英东青年教师基金资助项目(81069) 教育部优秀青年教师资助计划项目(1961); 文摘针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.; 关键词车辆跟驰人工神经网络最近邻聚类学习算法径向基网络; Keywords car-following artificial neural network nearest neighbor-clustering algorithm radial basis function network; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名RBF神经网络在股市趋势预测中的应用被引量：17: 4; 作者朱赟王行愚; 机构华东理工大学自动化系; 出处《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期547-550,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目 (699740 14 ); 文摘将 RBF神经网络应用在股市趋势预测中 ,RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法 ,以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测 ,结果表明 ,此种网络具有较好的学习和泛化能力 ,在股市趋势预测中取得了较好的效果。; 关键词 RBF神经网络趋势预测股票市场最近邻聚类学习算法股价分析网络结构; Keywords stock market RBF network nearest neighbor clustering modeling prediction; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料