| RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用 |
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| 引用本文： | 王旭东,邵惠鹤. RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用[J]. 控制理论与应用, 1997, 14(1): 59-66 |
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| 作者姓名： | 王旭东 邵惠鹤 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化所!上海，200030 |
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| 摘 要： | 本文从径向基函数神经网络的特点着手，分析了该网络存在的问题，并且对网络径向基函数中心的选取，计算以及网络的拓扑结构作了改进，最后用改进的径向基函数神经元网络对化工中的连接搅拌反应釜系统进行建模，结果表明方法有效。
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| 关 键 词： | RBF 神经元网络 非线性系统 建模 |
| 收稿时间： | 1995-04-17 |
| 修稿时间： | 1995-10-30 |
Nonlinear System Modeling Using the Radial Basis Function Neural Networks |
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| WANG Xudong and SHAO Huihe. Nonlinear System Modeling Using the Radial Basis Function Neural Networks[J]. Control Theory & Applications, 1997, 14(1): 59-66 |
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| Authors: | WANG Xudong and SHAO Huihe |
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| Affiliation: | Research Institute of Automatic Control .Shanghai Jiaotong University |
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| Abstract: | Radial basis function neural networks is very useful in nonlinear system modeling. In this paperthe radial basis function neural network has been analyzed and improved. Simulation shows that the improvedneural network has successfully modelled the continuous stirred tank reactor system. |
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| Keywords: | radial basis function neural networks continuous stirred tank reactor othogonal optimumseeking method competitive learning |
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