| 一类新的RBF 神经网络在非线性系统建模中的应用 |
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| 引用本文： | 刘妹琴,沈 轶,廖晓昕. 一类新的RBF 神经网络在非线性系统建模中的应用[J]. 控制与决策, 2001, 16(3): 277-281 |
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| 作者姓名： | 刘妹琴 沈 轶 廖晓昕 |
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| 作者单位： | 华中科技大学控制科学与工程系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金!项目 (6 98740 16，6 0 0 740 0 8) |
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| 摘 要： | 提出一种基于输入集分类函数的新的距离度量方法，它与前传回归的正交最小二乘法相结合，不仅可以学习分类超平面的参数，而且可以选择重要的输入节点。这种结构的RBFNN特别适用于非线性动力学系统的辨识（建模）和控制。将改进的RBFNN用于化工中的聚合反应过程建模，结果表明该方法是有效而适用的。
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| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 正交最小二乘法 非线性系统 建模 |
| 文章编号： | 1001-0920(2001)03-277-05 |
| 修稿时间： | 2000-01-24 |
Application of a Class of New RBF Neural Networks to Modelling Nonlinear Systems |
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| LIU Mei qin,SHEN Yi,LIAO Xiao xin. Application of a Class of New RBF Neural Networks to Modelling Nonlinear Systems[J]. Control and Decision, 2001, 16(3): 277-281 |
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| Authors: | LIU Mei qin SHEN Yi LIAO Xiao xin |
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| Abstract: | A new distance metric based on a classification function of the set of input vectors is advanced. Combining the new measure with the forward regression orthogonal least square (OLS), not only the parameters of the classification hyperplane, but also the important input nodes can be obtaind. The improved RBFNNs are suitable to identifying (modelling) or controlling nonlinear dynamic systems. Experimental results show that the improved RBFNN has successfully modelled the polymeric reaction process in the chemical industry. |
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| Keywords: | radial basis function neural network(RBFNN) classification hyperplane orthogonal least square(OLS) polymeric reaction process |
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