【摘 要】
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本文提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的混合网络模型.在该模型中,SOFM神经网络作为聚类网络,采用无监督学习算法对输入样本进行自组织
【机 构】
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厦门大学软件学院,厦门,361005
【出 处】
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2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
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本文提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络的混合网络模型.在该模型中,SOFM神经网络作为聚类网络,采用无监督学习算法对输入样本进行自组织分类,并将分类中心及其对应的权值向量传递给RBF神经网络,作为径向基函数的中心;RBF神经网络作为基础网络,采用高斯函数实现输入层到隐层的非线性映射,输出层则采用有监督学习算法训练网络的权值,从而实现输入层到输出层的线性映射.通过对某炼油厂常压塔汽油干点软测量估计问题进行仿真,表明该模型具有较好的性能.
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