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径向基神经网络经常用于回归预测，但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源．为了缩短计算时间，设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵，并将它用于转炉提钒预测模型，在以MPI构建的工作站机群上执行该算法，利用实际数据验证了该算法的加速性和准确性．
一种并行核径向基神经网络预测模型
【摘 要】
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径向基神经网络经常用于回归预测，但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源．为了缩短计算时间，设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵，并将它用于转炉提钒预测模型，在
【机 构】
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重庆工学院计算机学院,重庆大学自动化学院
【出 处】
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重庆大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2006年3期
【基金项目】
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国家教育部博士点基金项目（98061117）,重庆市教委基础研究项目（020612）,重庆市科委攻关项目（20020828）
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