一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

被引：8

作者：

李艳君

吴铁军

赵明旺

机构：

[1] 浙江大学工业控制技术重点实验室!浙江杭州

[2] 武汉科技大学自动化系!湖北武汉

来源：

系统工程理论与实践 | 2001年 / 03期

关键词：

遗传算法; 径向基函数神经网络; 正交优选法; CFSTR系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法

引用

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共 6 条

[1] RBF神经网络理论及其在控制中的应用 [J].