【摘 要】
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函数逼近方法是人们认识和掌握物质运动的重要方法之一.广泛应用于工业控制、CIMS、化工、能源、机器人,乃至人类社会和经济活动的各个领域.其中,具有自学习和自适应能力的神
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函数逼近方法是人们认识和掌握物质运动的重要方法之一.广泛应用于工业控制、CIMS、化工、能源、机器人,乃至人类社会和经济活动的各个领域.其中,具有自学习和自适应能力的神经网络函数逼近方法既是理论界的研究热点,又有广阔的应用前景.该文简要介绍了数据拟合、回归分析等常规函数逼近方法,系统地分析了前向多层神经网络的工作原理、学习算法及其函数逼近能力.通过分析信号所含谐波分量的幅度和相位随频率的变化情况,该文提出了一种基于频域分析的RBF神经网络结构与参数优化方法.我们的基本思想是,先用前有限个正弦波分量的频率与相位初定RBF神经网络的核函数个数、中心位置和宽度,再用单调指数方法合并核函数,然后用增加微调节点的方法提高RBF网络的局部逼近精度.对4种气味的类别与浓度的同时估计结果表明,该文提出的基于频域分析的RBF神经网络具有良好的函数逼近能力,可有效地提高机器嗅觉对气味强度的估计能力.为了进一步证明该文方法的有效性,我们还对股票指数、网络流量进行了预测,结果满意.
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