| 对RBF神经网络的改进及应用 |
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| 引用本文： | 何廷霖,魏德华,田新志. 对RBF神经网络的改进及应用[J]. 河北工程大学学报(自然科学版), 2006, 23(1): 57-59 |
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| 作者姓名： | 何廷霖 魏德华 田新志 |
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| 作者单位： | 河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021;河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021;河北工程大学,水电学院,河北,邯郸,056021 |
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| 摘 要： | 为了提高传统RBF神经网络的收敛速度、网络精度以及更好地满足实际需求,提出一个线性—非线性并列的新型结构的RBF神经网络模型,并且将该模型应用到水轮机数字协联模型的建立。实例表明,利用该模型对协联关系进行拟合,提高了精度,取得了较好的效果。由于改进后的RBF神经网络具有良好的性能,在许多领域具有应用前景。
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| 关 键 词： | RBF 人工神经网络 水轮机 协联关系 |
| 文章编号： | 1007-6743(2006)01-0057-03 |
| 修稿时间： | 2005-11-28 |
Improve and application of RBF neural network |
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| HE Ting-lin,WEI De-hua,TIAN Xin-zhi. Improve and application of RBF neural network[J]. Journal of Hebei University of Engineering(Natural Science Edition), 2006, 23(1): 57-59 |
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| Authors: | HE Ting-lin WEI De-hua TIAN Xin-zhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | radial basis function artificial neural network hydraulic turbine combination relationship |
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