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首先介绍标准RBF神经网络并指出存在的问题,然后介绍粒子群算法并将其用于确定RBF网络参数(连接权,隐节点中心和宽度),最后把PSO-RBF应用到卷取温度控制(CTC)中,对卷取温度进行预测。仿真结果表明PSO-RBF具有学习速度快、精度高等优点。
基于PSO-RBF的神经网络及其应用
【摘 要】
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首先介绍标准RBF神经网络并指出存在的问题,然后介绍粒子群算法并将其用于确定RBF网络参数(连接权,隐节点中心和宽度),最后把PSO-RBF应用到卷取温度控制(CTC)中,对卷取温度进
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院;
【发表日期】
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2004年期
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