| 基于卡尔曼滤波算法和双径向转移函数的RBF型神经网络 |
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| 引用本文： | 宋绍云.基于卡尔曼滤波算法和双径向转移函数的RBF型神经网络[J].微型机与应用,2009,28(8). |
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| 作者姓名： | 宋绍云 |
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| 作者单位： | 玉溪师范学院,信息技术工程学院,云南,玉溪,653100 |
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| 摘 要： | RBF径向基函数神经网络具有训练简洁、学习效率快、不易陷入局部极小等优点,广泛应用于信号处理与模式识别.虽然常用的RBF网络比较容易构建,但因其结构通常固定或者复杂度较高,从而导致学习时间过长或网络资源的浪费.针对上述原因,提出利用扩展卡尔曼滤波器作为RBF的学习算法,并在隐层中使用双径向函数.通过对逼近基准的结果分析,清楚地表明该算法比其他分类网络模型具有更强的泛化性.
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| 关 键 词： | RBF神经网络 卡尔曼滤波 转移函数 径向基函数 |
The RBF neural network based on the Kalman filter algorithm and biradial transfer function |
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| SONG Shao Yun.The RBF neural network based on the Kalman filter algorithm and biradial transfer function[J].Microcomputer & its Applications,2009,28(8). |
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| Authors: | SONG Shao Yun |
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