基于APC-Ⅲ算法在线训练径向基神经网络

• 作者: 吴汉松 李洪科 金朝红
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 APC-Ⅲ算法 在线训练 实时辩识
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与研究
• 页码范围: 530-533
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2006.05.006

摘要

针对径向基函数神经网络隐层节点难以确定的问题,提出了基于APC-Ⅲ聚类算法的思想来在线训练网络结构的方法,使用聚类算法对输入样本数据进行模式分类,以此自适应地调整RBF神经网络的结构和参数,解决了网络结构的在线优化问题.应用该方法进行非线性系统的实时辩识,仿真结果证明了本文提出的在线训练算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金朝红	海军工程大学电气工程系	8	30	4.0	5.0
2	吴汉松	海军工程大学电气工程系	42	169	8.0	10.0
3	李洪科	海军工程大学电气工程系	16	32	4.0	5.0