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提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.
基于PCA-RBF神经网络模型的航空备件预测方法
【摘 要】
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提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的
【机 构】
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北京航空航天大学工程系统工程系,
【出 处】
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北京工商大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年03期
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技