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本文提出一种基于改进粒群聚类的RBF神经网络混合学习算法,首先利用改进粒群聚类确定RBF神经网络的隐层基函数中心,然后用最小二乘法......
该文把遗传算法(GA)用于径向基函数(RBF)神经网络的研究,将正交优选法与GA有效地结合,充分了发挥正交优选法能快速学习隐层单元个数,G......
为了应对网络控制系统中普遍存在的时延,有效预测是对网络控制系统非常重要的一环。介绍了一种基于BP神经网络的时延预测研究,利用......
影响RBF神经网络性能的关键因素是基函数中心的选取,而目前尚没有可靠的方法选取RBF神经网络的中心。基于GMDH理论的OCA客观聚类具......
提出一种RBF网络设计方法,利用模糊c均值聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定。对uci数据......
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首先介绍RBF网络基函数中心的随机选取算法,然后研究自组织学习算法选取RBF基函数中心方法,最后给出一种最近邻聚类学习算法,通过系统辨识的......
径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络是一种单隐层的三层前向网络,可以根据具体问题确定网络的拓扑结构,凭借其结构简......