【摘 要】
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本文提出了一种基于傅里叶变换的RBF神经网络函数逼近方法.基于聚类算法的RBF网络中心与宽度确定方法侧重于考察信号在时空的分布规律.与之相比,本文通过分析信号所含谐波分
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本文提出了一种基于傅里叶变换的RBF神经网络函数逼近方法.基于聚类算法的RBF网络中心与宽度确定方法侧重于考察信号在时空的分布规律.与之相比,本文通过分析信号所含谐波分量的幅度和相位随频率分布的情况,用前有限个频率的正弦波分量的频谱特征构造RBF网络,并采用单调指数法合并隐层节点,最后用增加微调节点的方法提高网络的局部逼近精度.一个应用实例表明,本文方法具有良好的函数逼近能力.
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