基于改进的RBF神经网络在线辨识算法及其应用

摘要：

针对径向基函数(RBF)神经网络用于非线性系统辨识时存在的问题,对径向基函数网络的拓扑结构作了改进,并给出了改进的径向基函数(MRBF)神经网络的中心选取方法和权值在线调整算法,最后用改进的径向基函数网络对一个典型工业对象(CSTR)进行了应用研究,结果表明方法有效.

关键词：神经网络、在线辨识、竞争学习

所属期刊栏目：20

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2004-01-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：61-63