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改进RBF模糊神经网络前件和后件的结构和学习算法,克服了RBF模糊神经网络模糊规则冗余的缺点。利用该系统对含噪声的非线性信号逼近,达到消除噪声的目的。同时,应用该系统对地震信号进行滤波处理仿真,结果表明改进后的RBF模糊神经网络具有学习算法简单,计算量小,实时性好,而且能有效地抑制噪声。
基于改进的RBF模糊神经网络滤波的噪声消除
【摘 要】
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改进RBF模糊神经网络前件和后件的结构和学习算法,克服了RBF模糊神经网络模糊规则冗余的缺点。利用该系统对含噪声的非线性信号逼近,达到消除噪声的目的。同时,应用该系统对地震信号进行滤波处理仿真,结果表明改进后的RBF模糊神经网络具有学习算法简单,计算量小,实时性好,而且能有效地抑制噪声。
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,成都理工大学信息工程学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2007年21期
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