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改进型RBF神经网络在系统建模中的应用

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摘要

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.

著录项

来源
《科技资讯》 |2007年第20期|4-5|共2页
作者
王丽蓉; 徐荃;
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作者单位

安徽建筑工业学院电子与信息工程学院,安徽合肥,230022;

安徽建筑工业学院电子与信息工程学院,安徽合肥,230022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.01;
关键词
RBF神经网络; 模型建立; 遗传算法;

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