基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用
杜大军
费敏锐
李力雄
1.上海大学,机电工程与自动化学院,上海市电站自动化技术重点实验室,上海,2000722.上海大学,机电工程与自动化学院,上海市电站自动化技术重点实验室,上海,2000723.上海大学,机电工程与自动化学院,上海市电站自动化技术重点实验室,上海,200072
摘要：针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数F1及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性.
关键词：径向基神经网络(RBFNN)快速回归算法正交最小二乘混沌时间序列
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金资助项目(60774059)国家自然科学基金资助项目(60834002)上海市科委资助项目(061107031)上海市科委资助项目(06ZR14131)上海市科委资助项目(08XD14018)上海市教委曙光计划跟踪项目(06GG10)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 827-830 )
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