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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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