【摘 要】
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提出一种新的非常数型径向基函数神经网络的最优聚类学习算法,并将该算法应用于函数逼近和系统辨识。仿真结果表明本文提出的学习算法具有聚类的快速收敛性和网络构造的简练
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,华中科技大学控制科学与工程系,
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提出一种新的非常数型径向基函数神经网络的最优聚类学习算法,并将该算法应用于函数逼近和系统辨识。仿真结果表明本文提出的学习算法具有聚类的快速收敛性和网络构造的简练性。
A new clustering learning algorithm based on non-constant radial basis function neural networks is proposed. The algorithm is applied to function approximation and system identification. The simulation results show that the learning algorithm proposed in this paper has the fast convergence of clustering and the simplicity of network construction.
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