【摘 要】
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神经网络对噪声污染数据的过拟合是模型设计中主要考虑的问题。将Tiknonov正则化方法用于RBF神经元网络的设计,在网络学习中将正交最小二乘与前向选择相结合进行网络参数的估
【机 构】
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上海交通大学电子信息及电气工程学院自动化系,上海交通大学电子信息及电气工程学院自动化系,上海交通大学电子信息及电气工程学院自动化系 上海200030,上海200030,上海200030
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神经网络对噪声污染数据的过拟合是模型设计中主要考虑的问题。将Tiknonov正则化方法用于RBF神经元网络的设计,在网络学习中将正交最小二乘与前向选择相结合进行网络参数的估计,通过k均值聚类算法获得网络中心,采用L-曲线方法进行正则参数估计,并将该正则化RBF网络用于气体分馏装置产品质量的预测。仿真结果表明,该模型简单易行,并具有较快的计算速度和较好的泛化能力。
Neural network noise noise data over-fitting is the main consideration in model design. The Tikonov regularization method is applied to the design of RBF neural network. In the network learning, orthogonal least square and forward selection are used to estimate the network parameters. The network center is obtained by k-means clustering algorithm. The L-curve Method to estimate the regular parameters, and the regularized RBF network is used to predict the product quality of the gas fractionation plant. The simulation results show that the model is simple and easy to implement, and has a faster calculation speed and better generalization ability.
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