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基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

来源 :华东理工大学学报 | 被引量 : 27次 | 上传用户：likang281116

【摘要】

：

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 ,适用于非线性系统的建模

【作者】

：

范文兵陶振麟张素贞

【机构】

：

华东理工大学自动化研究所

【出处】

：

华东理工大学学报

【发表日期】

：

2001年05期

【关键词】

：

RPCL聚类算法递推正交最小二乘算法 RBF网络反向优选算法网络结构学习算法 RPCL clustering method ROLS algorithm

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讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 ,适用于非线性系统的建模

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