【摘 要】
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为了提高RBF网络对时间序列的预测精度,引入软竞争ART,提出了基于软竞争机制的ARTRBF模型。在传统RBF网络的基础上,自适应控制生成隐含层节点的数目,并在第一阶段的学习中引
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,武汉理工大学汽车工程学院,武汉科技大学机械自动化学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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为了提高RBF网络对时间序列的预测精度,引入软竞争ART,提出了基于软竞争机制的ARTRBF模型。在传统RBF网络的基础上,自适应控制生成隐含层节点的数目,并在第一阶段的学习中引入基于相似度的软竞争机制。与硬竞争ART-RBF网络相比,软竞争机制的采用,使得隐含层的每个节点都能参与对样本的学习,提高了节点的利用率,并且减少对预测精度有着重要影响的类间混叠处样本的误分。使用Matlab对Mackey-Glass时间序列进行仿真,并预测某轴承性能退化情况,结果表明该软竞争算法可以在一定程度上提高预测精度。
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