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基于支持向量机和OLS的RBF网络训练方法

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摘要

本文基于支持向量机与径向基神经网络在结构上的相似性，提出了一种基于支持向量学习与OLS算法的二阶段RBF网络构造方法:先训练支持向量机得到RBF网络较优的初始结构和参数，再由OLS算法调整优化RBF网络参数.仿真研究表明，该学习算法显著提高了RBF网络的泛化能力.

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来源
《第五届全国信息获取与处理学术会议》|2007年|268-270|共3页
会议地点秦皇岛·北戴河
作者
汪劲; 汪晓东; 张浩然;
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作者单位

中国食品仪表学会;

沈阳市仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;算法理论;
关键词
支持向量机; 混沌时间序列; 神经网络; 网络训练; 学习算法;

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专利

1. 基于OLS和模糊RBF网络的比例阀参数估计 [J] . 张卫东 ,方义敏 ,张弓 . 机床与液压 . 2009,第007期
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