基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计

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摘要：以设计最小径向基函数（RBF）神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神经网络结构自组织问题.该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数,大大提高了网络的学习速度.通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真,表明所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和逼近能力.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91549X/201207/42503903.html

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关键词：神经网络 网络结构 结构设计 RBF 神经网 RBF神经网络 结构设计 在线减法聚类