【摘 要】
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针对电动助力转向（EPS）助力特性的非线性问题,提出应用径向基（RBF）神经网络强非线性能力进行电动助力转向（EPS）助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法（k-means）对数
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针对电动助力转向（EPS）助力特性的非线性问题,提出应用径向基（RBF）神经网络强非线性能力进行电动助力转向（EPS）助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法（k-means）对数据进行聚类,获取基函数参数,再用梯度下降法训练网络权值,并利用最优停止法对网络进行了优化。实验结果表明,该改进方法避免了过拟合现象,提高了网络的泛化能力,并且具有网络训练时间短,拟合的曲面精度高,预测能力强等优点。
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