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针对RBF神经网络高性能无监督泛化的要求,提出了基于多种RBF神经网络学习算法及广义信息熵融合子网的多神经网络,并编程实现.通过仿真实例,得到了在无监督情况下高性能的网络泛化能力,对于石化生产建模具有重要的实践意义.
广义信息熵融合异构RBF多神经网络
【摘 要】
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针对RBF神经网络高性能无监督泛化的要求,提出了基于多种RBF神经网络学习算法及广义信息熵融合子网的多神经网络,并编程实现.通过仿真实例,得到了在无监督情况下高性能的网络
【机 构】
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北京化工大学信息工程与技术学院(北京)
【出 处】
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第十三届中国过程控制年会
【发表日期】
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2002年期
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