一种新型的灰色RBF神经网络建模方法及其应用

被引：10

作者：

樊春玲

张静

金志华

田蔚风

机构：

[1] 青岛科技大学自动化与电子工程学院

[2] 上海交通大学信息检测技术与仪器系

来源：

系统工程与电子技术 | 2005年 / 02期

关键词：

动调陀螺仪; 灰色径向基神经网络; 累加生成操作;

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：

针对神经网络建模预测时,其建模精度往往受到数据随机性的影响,以及灰色累加生成操作(AGO)具有减小数据随机性,使数据变得有规则的特点,提出了一种新型的建模预测模型———灰色径向基(RBF)神经网络模型。此模型能够减小数据中的随机性,加快网络的建模收敛速度,使神经网络的建模精度得以提高。将此灰色RBF神经网络应用到动调陀螺仪漂移数据建模中,并将其建模验证结果和单纯使用RBF网络的建模结果进行比较,结果证明此方法是可行而有效的。

引用

页码：316 / 319

页数：4

共 8 条

[1] 两种灰色神经网络模型及应用 [J].