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提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值.以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集的数据建立神经网络模型,使用改进的算法建立系统的神经网络模型,结果证明了该方法的有效性.
改进型RBF神经网络在系统建模中的应用
【摘 要】
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提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值.以锅炉燃烧为实例,通过从现场采集
【机 构】
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安徽建筑工业学院电子与信息工程学院
【出 处】
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科技资讯
【发表日期】
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2007年20期
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