一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用

• 作者: 李亚芬 王学雷 邵惠鹤
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 径向基函数神经网络 在线训练 分组优化 非线性控制
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 249-253
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2001.03.013

摘要

针对现有径向基函数(RBF)神经网络训练算法存在的问题,给出了RBF神经网络的一种在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析.仿真表明所提出的算法是非常有效的,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性.进一步将RBF神经网络用于非线性控制,取得了良好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王学雷	上海交通大学自动化研究所	12	153	6.0	12.0
2	邵惠鹤	上海交通大学自动化研究所	327	7662	43.0	72.0
3	李亚芬	大连理工大学自动化系	19	165	6.0	12.0