基于RBF神经网络的产品概念设计方案评价

摘要：

分析了现有评价方法存在的问题,利用Matlab神经网络工具箱构建了RBF网络模型,并以冰箱为实例进行评价.RBF神经网络采用监督学习算法和正交最小平方(OLS)算法决定基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值.与BP神经网络模型的评价结果对比,建立的RBF神经网络评价模型具有更高的预测精度,收敛速度更快.

关键词：径向基函数、正交最小平方、反向传播、神经网络、概念设计、评价

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目50575026;辽宁省优秀青年人才培养基金项目3040014

在线出版日期：2009-11-24（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：4290-4292,4302