径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法

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从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发,给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法.该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现.把RBF网络用于非线性系统在线辨识,仿真结果显示了本文方法的有效性. From the perspective of hardware implementation and real-time application of radial basis function networks, a new hybrid recursive learning algorithm for RBF networks is given. The algorithm has both good numerical properties and easy parallel implementation. The RBF network is used for online identification of nonlinear systems. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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