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基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识
引用本文:宋宜斌,王培进.基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识[J].计算机工程,2004,30(5):142-143,169.
作者姓名:宋宜斌  王培进
作者单位:烟台大学计算机学院,烟台,264005;烟台大学计算机学院,烟台,264005
基金项目:山东省教育厅科技计划项目(J02F01)
摘    要:从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辩识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辩识。结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。

关 键 词:RBF神经网络  非线性模型辨识  径向基函数
文章编号:1000-3428(2004)05-0142-02

A Nonlinear Model Recognition Based on RBF Neural Network
SONG Yibin,WANG Peijin.A Nonlinear Model Recognition Based on RBF Neural Network[J].Computer Engineering,2004,30(5):142-143,169.
Authors:SONG Yibin  WANG Peijin
Abstract:According to the mechanism of radial base function(RBF) neural network, this paper presents a method. based on RBF neural network for the recognition of nonlinear system model. The RBF algorithm is applied to the learning and recognizing process of the nonlinear model. The simulations show the presented mathod has good effects on speeding up the learning and approaching process of the nonlinear model, and has an excellent performance on learning convergence.
Keywords:RBF neural networks  Nonlinear model recognition  Radial base function  
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