【摘 要】
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针对非线性系统建模中用标准连续分片线性神经网络（SCPLNN）模型拟合二维平面上离散点的问题,依据逼近误差最小化的原则,提出了一种优化的三角形剖分算法进行区域划分。采用特征
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针对非线性系统建模中用标准连续分片线性神经网络（SCPLNN）模型拟合二维平面上离散点的问题,依据逼近误差最小化的原则,提出了一种优化的三角形剖分算法进行区域划分。采用特征点代替采样点进行剖分,并给出了基于这种区域划分的SCPLNN模型逼近算法。将此逼近算法与基于Delaunay剖分SCPLNN模型逼近算法、典范分片线性表示的链接超平面逼近算法进行比较。实验结果表明,基于最优三角形剖分SCPLNN模型逼近算法可以有效和快速提高拟合精确度。
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