新型RBF神经网络及在热工过程建模中的应用

• 作者: 刘志远 吕剑虹 陈来九
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 神经网络 人工免疫系统 混合学习算法 热工过程 建模
• 年，卷（期）: 2002,（9）
• 所属期刊栏目: 热力工程
• 页码范围: 118-122
• 页数: 5页
• 分类号: TK223
• 字数: 3853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2002.09.025

摘要

文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF-Radial Basis Function)神经网络模型.该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权值.将这种新型的RBF神经网络应用于建立热工过程的非线性模型.仿真研究表明,这种建模方法不仅计算量较小,而且精度高,并有较好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕剑虹	东南大学动力工程系	92	2074	25.0	43.0
2	刘志远	东南大学动力工程系	19	572	8.0	19.0
6	陈来九	东南大学动力工程系	14	778	12.0	14.0