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摘要:
给出了三种RBF神经网络的训练方法,并对三种方法进行了分析和比较.
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一种新型的广义RBF神经网络及其训练方法
RBF神经网络
训练方法
函数逼近
基于MQPSO-LQPSO的RBF神经网络训练方法
带有局部搜索的量子粒子群算法
RBF神经网络
结构优化
参数优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 RBF神经网络的训练方法及分析
来源期刊 内蒙古民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 神经网络 RBF网络 遗传算法
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 计算机应用
研究方向 页码范围 301-303
页数 3页 分类号 TP183
字数 2378字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0185.2003.04.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜静清 内蒙古民族大学数学与计算机科学学院 24 190 8.0 13.0
2 刘娜仁 内蒙古民族大学数学与计算机科学学院 7 76 3.0 7.0
3 宋初一 2 68 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (28)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (64)
同被引文献  (61)
二级引证文献  (194)
1998(2)
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  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
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2003(2)
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  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2003(2)
  • 引证文献(2)
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2004(3)
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2005(12)
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2006(19)
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  • 二级引证文献(10)
2007(28)
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2008(23)
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2009(21)
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2015(15)
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2016(14)
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2017(14)
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2020(3)
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
RBF网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
内蒙古民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-0185
15-1220/N
大16开
内蒙古通辽市霍林河大街西536号
16-123
1979
chi
出版文献量(篇)
3837
总下载数(次)
10
总被引数(次)
12861
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