基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

被引：10

作者：

范文兵

陶振麟

张素贞

机构：

[1] 华东理工大学自动化研究所!上海

来源：

华东理工大学学报 | 2001年 / 05期

关键词：

RPCL聚类算法; 递推正交最小二乘算法; RBF网络; 反向优选算法;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2001.05.017

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：

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 ,适用于非线性系统的建模

引用

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