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提出一种基于输入集分类函数的新的距离度量方法,它与前传回归的正交最小二乘法相结合,不仅可以学习分类超平面的参数,而且可以选择重要的输入节点.这种结构的RBFNN特别适用于非线性动力学系统的辨识(建模)和控制.将改进的RBFNN用于化工中的聚合反应过程建模,结果表明该方法是有效而适用的.
一类新的RBF神经网络在非线性系统建模中的应用
【摘 要】
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提出一种基于输入集分类函数的新的距离度量方法,它与前传回归的正交最小二乘法相结合,不仅可以学习分类超平面的参数,而且可以选择重要的输入节点.这种结构的RBFNN特别适用
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2001年3期
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