径向基函数神经网络及其在插值计算中的应用

• 作者: 康志宏 杨宇 杨彦军
• 来源期刊: 新疆石油地质
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 函数 插值 计算
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 209-211
• 页数: 3页
• 分类号: TE319
• 字数: 2504字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3873.2005.02.029

摘要

径向基函数神经网络(RBF)是Broomhead于1988年提出的一种新型前向神经网络,与传统的插值型神经网络BP网络相比,具有计算速度快、满足全局最优化要求的优点,所以近年来开始引起人们的重视,被引入到函数的逼近插值计算中,成为除BP网络外的另一种重要的插值神经网络.根据径向基函数神经网络(RBF)的原理,总结出了径向基函数网络的可用于复杂插值计算的一种实用插值算法.经对实例计算表明,该算法是快捷可靠的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨彦军		10	33	4.0	5.0
2	杨宇		65	399	11.0	16.0