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提出了一种用于径向基函数神经网络训练的新方法，即Ｇａｕｓｓ－Ｊｏｒｄａｎ与广义逆的复合法。仿真结果表明，此方法训练速度快，实时性强，其收敛性和收敛严谨的比正交最小二乘算法效果好。
一种用于径向基函数（RBF）神经网络训练的有效方法
【摘 要】
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提出了一种用于径向基函数神经网络训练的新方法，即Ｇａｕｓｓ－Ｊｏｒｄａｎ与广义逆的复合法。仿真结果表明，此方法训练速度快，实时性强，其收敛性和收敛严谨的比正交最小二乘算法效果好。
【机 构】
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哈尔滨工业大学机器人研究所
【出 处】
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哈尔滨工业大学学报
【发表日期】
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1997年4期
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