【摘 要】
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传统径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络模型在处理噪声环境下的数据时,会因缺乏去除噪音特征的机制而使得受训模型的泛化性能下降。针对此缺陷,根据模糊子空间聚
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传统径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络模型在处理噪声环境下的数据时,会因缺乏去除噪音特征的机制而使得受训模型的泛化性能下降。针对此缺陷,根据模糊子空间聚类（fuzzy subspace clustering,FSC）算法的子空间特性,为RBF神经网络添加特征抽取机制,提出了一种模糊子空间聚类RBF神经网络建模新方法（RBF neural network modeling using fuzzy subspace clustering,FSC-RBF-NN）。与传统RB
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