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| 基于支持向量机的径向基网络结构优化 | |
| 作者姓名： | 饶泓 虞国全 胡倩如 |
| 作者单位： | 南昌大学,计算中心,南昌,330031;南昌大学,计算中心,南昌,330031;南昌大学,计算中心,南昌,330031 |
| 基金项目： | 江西省科技公关计划 , 江西省科技支撑计划 |
| 摘 要： | 为了解决径向基网络（RBF NN）结构设计的随机性,进一步优化RBF网络性能,提出一种基于支持向量机（SVM）的径向基网络结构优化方法。通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值;同时利用SVM对输入向量进行特征变换,进一步对输入向量进行维数约简。通过齿轮箱的故障诊断实验表明,优化后的RBF网络具有更精简、稳定的网络结构,能得到更准确的诊断结果。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 径向基网络 特征变换 故障诊断 |
| 文章编号： | 1002-8331（2008）05-0067-03 |
| 收稿时间： | 2007-06-05 |
| 修稿时间： | 2007-09-06 |
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