| 基于卡尔曼滤波算法和双径向转移函数的RBF型神经网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：1120 K | |
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| 文檔介紹：RBF径向基函数神经网络具有训练简洁、学习效率快、不易陷入局部极小等优点,广泛应用于信号处理与模式识别.虽然常用的RBF网络比较容易构建,但因其结构通常固定或者复杂度较高,从而导致学习时间过长或网络资源的浪费.针对上述原因,提出利用扩展卡尔曼滤波器作为RBF的学习算法,并在隐层中使用双径向函数.通过对逼近基准的结果分析,清楚地表明该算法比其他分类网络模型具有更强的泛化性. | |
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