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题名基于RBF神经网络的产品概念设计方案评价
被引量：6
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作者
陈微微
张强
魏小鹏
赵婷婷
赵秀燕
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机构
大连大学先进设计技术中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2009年第18期4290-4292,4302,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(50575026)
辽宁省优秀青年人才培养基金项目(3040014)
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文摘
分析了现有评价方法存在的问题,利用Matlab神经网络工具箱构建了RBF网络模型,并以冰箱为实例进行评价。RBF神经网络采用监督学习算法和正交最小平方(OLS)算法决定基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值。与BP神经网络模型的评价结果对比,建立的RBF神经网络评价模型具有更高的预测精度,收敛速度更快。
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关键词
径向基函数
正交最小平方
反向传播
神经网络
概念设计
评价
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Keywords
RBF
OLS
BP
neural network
conceptual design
evaluation
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于RBF神经网络的互联网时延预测仿真
被引量：1
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作者
姚君兰
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机构
湖北经济学院教育技术部
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出处
《兵工自动化》
2006年第4期39-41,共3页
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基金
湖北省教育厅重点科研项目(B200519001)
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文摘
RBF神经网络采用正交最小平方算法(OLS)决定隐层单元数目、基函数的中心和权值。该算法以每个输入样本为聚类中心,随着正交运算次数的增加,网络的输出误差平方将逐步减小到设定误差范围内,得到隐含层节点数和网络的权值。仿真表明RBF神经网络是有效的。
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关键词
RBF神经网络
时延预测
正交最小平方算法
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Keywords
RBF neural network
Time-delay predication
Orthogonal Least-Squares Algorithm （OLS Algorithm）
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分类号
TP393.03
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于径向基函数神经网络的航向角精确测量
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作者
祖莉
王华坤
岳峰
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机构
南京理工大学机械工程学院机械电子工程系
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出处
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2005年第2期62-65,共4页
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文摘
针对移动机器人定位中航向角精确测量问题,设计了径向基函数 (RBF)神经网络来实时获取精确的航向角。使用正交最小平方 (OLS)算法训练神经网络,确定构建RBF网络所需的相关参数。基于RBF神经网络的组合传感器测量系统不仅能消除测量误差,使机器人工作过程中的定位精度提高近 8倍,且具有一定的工程实用性。实验结果表明:构建的RBF神经网络能够实时获取精确航向角,保证移动机器人在户外工作环境中完成指定任务。
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关键词
径向基函数神经网络
定位
传感器
正交最小平方算法
移动机器人
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Keywords
RBF(radial basis function) neural network
localization
sensor
OLS(orthogonal least square) algorithm
mobile robot
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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