【摘 要】
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为提高广义径向基神经网络代理模型的计算精度以及减少这种网络的计算量,提出并构建非径向对称核函数的广义径向基神经网络。采用径向对称的高斯核函数以及非径向对称的核函数对测试函数进行代理模型验证,从训练以及测试网络所需的时间、广义网络的隐层节点数、相对误差以及均方根误差等方面对代理模型进行评价,实验结果表明这种非径向对称的广义径向基神经网络的代理模型具有计算精度高、所需网络节点少、计算比较的次数少等优点
【机 构】
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平顶山学院软件学院,信阳师范学院计算机与信息技术学院
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为提高广义径向基神经网络代理模型的计算精度以及减少这种网络的计算量,提出并构建非径向对称核函数的广义径向基神经网络。采用径向对称的高斯核函数以及非径向对称的核函数对测试函数进行代理模型验证,从训练以及测试网络所需的时间、广义网络的隐层节点数、相对误差以及均方根误差等方面对代理模型进行评价,实验结果表明这种非径向对称的广义径向基神经网络的代理模型具有计算精度高、所需网络节点少、计算比较的次数少等优点。
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