| 径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法 |
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| 引用本文： | 汪小帆,王执铨,宋文忠.径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法[J].控制理论与应用,1998,15(2):272-276. |
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| 作者姓名： | 汪小帆 王执铨 宋文忠 |
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| 作者单位： | 南京理工大学自动控制系!南京，210094，南京理工大学自动控制系!南京，210094，东南大学自动化所!南京，210096 |
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| 摘 要： | 从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发，给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法．该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现．把RBF网络用于非线性系统在线辨识，仿真结果显示了本文方法的有效性．
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| 关 键 词： | 神经网络 学习算法 系统辨图 BRF网络 |
| 收稿时间： | 1/9/1996 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 1997/4/22 0:00:00 |
A New Hybrid Recursive Learning Algorithm for Radial Basis Function Neural Networks |
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| WANG Xiaofan and WANG Zhiquan,SONG Wenzhong.A New Hybrid Recursive Learning Algorithm for Radial Basis Function Neural Networks[J].Control Theory & Applications,1998,15(2):272-276. |
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| Authors: | WANG Xiaofan and WANG Zhiquan SONG Wenzhong |
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| Abstract: | A new hybrid recursive learning algorithm for the radial basis function (RBF) neural networkis proposed from the viewpoint of hardware implementations and on-line applications. The new algorithm hassuperior numerical properties and can be implemented in parallel easily. Finally, recursive identification ofnonlinear systems using RBF network is investigated. The simulations show that the algorithm is very effective. |
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| Keywords: | radial basis function neual network:learning algorithm system identification |
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