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RBF网络基函数中心选取算法的研究
RBF网络基函数中心选取算法的研究
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摘要：
首先介绍RBF网络基函数中心的随机选取算法,然后研究自组织学习算法选取RBF基函数中心方法,最后给出一种最近邻聚类学习算法.通过系统辨识的实例仿真,对几种算法进行了深入分析与详细比较.
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后件多项式RBF神经网络
粒子群优化
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文献信息
| 篇名 | RBF网络基函数中心选取算法的研究 | ||
| 来源期刊 | 安徽大学学报（自然科学版） | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 基函数中心 HCM算法 konhonen算法 最近邻聚类算法 | ||
| 年，卷（期） | 2000,（1） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 72-78 | |
| 页数 | 7页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 513字 | 语种 | 中文 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1000-2162.2000.01.013 | ||
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研究主题发展历程
节点文献
基函数中心
HCM算法
konhonen算法
最近邻聚类算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽大学学报(自然科学版)
主办单位：
安徽大学
出版周期：
双月刊
ISSN：
1000-2162
CN：
34-1063/N
开本：
大16开
出版地：
安徽省合肥市
邮发代号：
26-39
创刊时间：
1960
语种：
chi
出版文献量（篇）
2368
总下载数（次）
6
总被引数（次）
11731
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