| GRNN与RBFNN的二元函数逼近性能对比研究 |
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| 引用本文： | 丁 硕,常晓恒,巫庆辉. GRNN与RBFNN的二元函数逼近性能对比研究[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(4): 92 |
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| 作者姓名： | 丁 硕 常晓恒 巫庆辉 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家自然科学基金资助项目（61104071） |
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| 摘 要： | 为了研究GRNN和RBFNN对于二元非线性函数的逼近能力,本文编程建立GRNN和RBFNN,并以具体的二元非线性函数为例,分别用2种神经网络对其进行逼近。仿真结果表明,相对于RBFNN而言,GRNN对于二元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快,具有很好的逼近能力,为解决二元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段。
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| 关 键 词： | 广义回归神经网络 径向基函数神经网络 二元函数 逼近 仿真 |
| 收稿时间： | 2014-04-23 |
Comparative Study on Binary Function Approximation Performances of GRNN and RBFNN |
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| Abstract: | |
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