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径向基函数神经网络的全监督算法
  • ISSN号：0254-3087
  • 期刊名称：《仪器仪表学报》
  • 时间：0
  • 分类：TH7-55[机械工程—仪器科学与技术;机械工程—精密仪器及机械]
  • 作者机构：[1]辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116023 辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116023 辽宁省大连理工大学电子与信息工程学院,大连,116023
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60374064).
作者： 韩敏[1], 郭伟[1], 王金城[1]
关键词： 径向基函数网络、共轭梯度、监督
中文摘要：

径向基函数神经网络的学习过程一般分为两个阶段:非监督学习和监督学习阶段,分别调整网络的中心和权值.这里将网络的总体误差作为目标函数,以待求的所有参数作为变量,同时调整,构成全监督算法.为了提高收敛速度,采用共轭梯度法作为参数优化方法.通过混沌时间序列预测仿真证明,该算法具有良好的性能.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编：张钟华
  • 地址：北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编：100009
  • 邮箱：yqyb@vip.163.com
  • 电话：010-84050563
  • 国际标准刊号：ISSN：0254-3087
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:42481