【摘 要】
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讨论了一种新的、正弦型径向基函数(SRBF)神经网络,并用来逼近n维连续函数.该SRBF所采用的n维正弦型的基函数是光滑的,并且是致密的.该SRBF网络的权因子是输入的低阶多项式函
【机 构】
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空军工程大学工程学院陕西西安710038
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讨论了一种新的、正弦型径向基函数(SRBF)神经网络,并用来逼近n维连续函数.该SRBF所采用的n维正弦型的基函数是光滑的,并且是致密的.该SRBF网络的权因子是输入的低阶多项式函数.本文给出的一种简单计算程序,显著地降低了网络训练和计算时间.并且由于SRBF的基函数可以非均匀的量化格点为中心,因而降低了网络所需存储的样本数,网络的输出及其一阶导数都是连续的.对于非线性系统,该SRBF网络在系统定义域内的逼近是精确的,并且在存储参数的个数上是最优的.通过实例仿真,证明该方法步骤简单,训练速度快,精度也很理
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