一种新型径向基函数神经网络的非线性系统逼近

• 作者: 冯维军 郭建胜
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 正弦型径向基函数(SRBF) 函数逼近 非线性系统 神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（15）
• 所属期刊栏目: 仿真与测试
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2003.15.014

摘要

讨论了一种新的、正弦型径向基函数(SRBF)神经网络,并用来逼近n维连续函数.该SRBF所采用的n维正弦型的基函数是光滑的,并且是致密的.该SRBF网络的权因子是输入的低阶多项式函数.本文给出的一种简单计算程序,显著地降低了网络训练和计算时间.并且由于SRBF的基函数可以非均匀的量化格点为中心,因而降低了网络所需存储的样本数,网络的输出及其一阶导数都是连续的.对于非线性系统,该SRBF网络在系统定义域内的逼近是精确的,并且在存储参数的个数上是最优的.通过实例仿真,证明该方法步骤简单,训练速度快,精度也很理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭建胜	空军工程大学工程学院	61	381	10.0	16.0
2	冯维军	空军工程大学工程学院	1	2	1.0	1.0