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径向基函数（RBF）神经网络通过非线性基函数的线性组合执行。以长江芜湖段水域为例，利用RBF网络建立水质评价模型，随机产生600个样本。根据网络输入及输出层结点数，通过“试选法”确定隐层结点数，采用最小二乘法求得权值，中心向量则由分级聚类确定。模型评价结果趋势符合实际，效果较好。
RBF神经网络及其在水质评价中的应用
【摘 要】
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径向基函数（RBF）神经网络通过非线性基函数的线性组合执行。以长江芜湖段水域为例，利用RBF网络建立水质评价模型，随机产生600个样本。根据网络输入及输出层结点数，通过“试选法”
【机 构】
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安徽工程科技学院电气工程系,上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2006年7期
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