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基于增量学习的RBF神经网络的噪声源识别
1
作者
高志华
李朝旭
田立业
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第11期118-119,133,共3页
本文提出了一种用于水下航行器噪声源识别的RBF模糊神经网络模型。该模型采用PCM聚类算法并具有增量学习能力,网络输出节点在线可调,保证了网络具有较高的泛化能力和一定的学习新故障模式的能力。仿真结果表明,该模型是有效的。
关键词
径向基函数
可能性C均值聚类
增量学习
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题名
基于增量学习的RBF神经网络的噪声源识别
1
作者
高志华
李朝旭
田立业
机构
海军
工程
大学
计算机
工程
系
空军工程大学自动化工程系
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第11期118-119,133,共3页
文摘
本文提出了一种用于水下航行器噪声源识别的RBF模糊神经网络模型。该模型采用PCM聚类算法并具有增量学习能力,网络输出节点在线可调,保证了网络具有较高的泛化能力和一定的学习新故障模式的能力。仿真结果表明,该模型是有效的。
关键词
径向基函数
可能性C均值聚类
增量学习
Keywords
radial basis function （RBF）
possibilistic C-means clustering（PCM）
incremental learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于增量学习的RBF神经网络的噪声源识别
高志华
李朝旭
田立业
《计算机工程与科学》
CSCD
2008
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