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新型RBF神经网络及在热工过程建模中的应用
被引:46
作者
:
刘志远
论文数:
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0
机构:
东南大学动力工程系
刘志远
论文数:
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机构:
吕剑虹
论文数:
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机构:
陈来九
机构
:
[1]
东南大学动力工程系
来源
:
中国电机工程学报
|
2002年
/ 09期
关键词
:
径向基函数;
神经网络;
人工免疫系统;
混合学习算法;
热工过程;
建模;
D O I
:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2002.09.025
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
TP15 [自动模拟理论(自动仿真理论)];
学科分类号
:
摘要
:
文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权值。将这种新型的RBF神经网络应用于建立热工过程的非线性模型。仿真研究表明,这种建模方法不仅计算量较小,而且精度高,并有较好的泛化能力。
引用
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