径向基过程神经元网络及其应用研究

摘要：

提出了一种径向基过程神经元网络,该网络模型为3层前向结构,由输入层、径向基过程神经元隐层和输出层组成.输入层到隐层的变换是非线性的,隐层到输出层的变换是线性的.隐层神经元完成对过程式输入信息的模式匹配和对时间的聚合运算,输出层对输入模式作出响应.在输入空间中引入函数正交基,将输入函数在正交基下展开,利用基函数的正交性,简化聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以旋转机械故障诊断问题为例验证了模型和方法的有效性.

关键词：神经网络、时间函数、算法、径向基过程神经网络、径向基函数

所属期刊栏目：30

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60373102

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17