10.3969/j.issn.1000-7024.2007.12.046
新型广义径向基函数神经网络结构研究
提出了一种新型的广义径向基函数(RBF)神经网络,并研究了该网络的学习方法.不同于传统三层结构的RBF网络,广义RBF网络增加了基函数输出加权层,并在输出层采用超曲面去逼近任意的非线性曲面.实例仿真结果表明,与传统的RBF网络相比,该网络具有良好的逼近性能,收敛速度快,可逼近任意多变量非线性函数.
径向基函数神经网络、网络结构、学习方法、模式识别、仿真研究
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TP271(自动化技术及设备)
北京化工大学校科研和教改项目QN0408
2007-07-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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