最小二乘算法在神经网络函数逼近方面的研究

被引：4

作者：

朱艺

孙丽英

葛超

张景春

机构：

[1] 河北理工大学信息学院

来源：

山西电子技术 | 2007年 / 05期

关键词：

最小二乘算法; 径向基函数; 函数逼近;

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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

介绍了人工神经网络的一个重要的模型径向基函数网络,并且对径向基函数中心的选取问题进行了研究,最后给出了应用实例,结果证明,由于计算过程中应用了最小二乘算法的正交化性质,所以网络调整时对已有模式的扰动可以达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效,而且性能优越,并有较强的实用性,在许多领域有广泛应用。

引用

页码：13 / 14

页数：2

共 4 条

[1] 神经网络智能控制系统辨识模型结构的研究 [J].

陈祥光 ;

黄聪明 .

北京理工大学学报, 1999, (01) :57-61

[2]

神经网络模式识别及其实现[M]. 电子工业出版社 , (美)[A.S.潘迪]AbhijitS.Pandya,(美)[R.B.梅西]RobertB.Macy著, 1999

[3]

MATLAB神经网络仿真与应用[M]. 科学出版社 , 闻新等编著, 2003

[4]

Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks. Chen S,Grant P M,Cowan C F N. IEEE Transaction on Neural Network . 1991

← 1 →