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RBF神经网络采用正交最小平方算法（OLS）决定隐层单元数目、基函数的中心和权值。谊算法以每个输入样本为聚类中心，随着正交运算次数的增加，网络的输出误差平方将逐步减小到设定误差范围内，得到隐含层节点数和网络的权值。仿真表明RBF神经网络是有效的。
基于RBF神经网络的互联网时延预测仿真
【摘 要】
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RBF神经网络采用正交最小平方算法（OLS）决定隐层单元数目、基函数的中心和权值。谊算法以每个输入样本为聚类中心，随着正交运算次数的增加，网络的输出误差平方将逐步减小到设定误
【机 构】
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湖北经济学院教育技术部
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2006年4期
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