RBF神经网络及其在水质评价中的应用

• 作者: 张玉成 曹菁菁 李泽应 陈俊
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 神经网络 水质评价 长江芜湖段
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 69-70
• 页数: 2页
• 分类号: TP393.02
• 字数: 998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2006.07.031

摘要

径向基函数(RBF)神经网络通过非线性基函数的线性组合执行.以长江芜湖段水域为例,利用RBF网络建立水质评价模型,随机产生600个样本.根据网络输入及输出层结点数,通过"试选法"确定隐层结点数,采用最小二乘法求得权值,中心向量则由分级聚类确定.模型评价结果趋势符合实际,效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊	安徽工程科技学院电气工程系	8	53	4.0	7.0
2	张玉成	安徽工程科技学院电气工程系	5	31	3.0	5.0
3	李泽应	安徽工程科技学院电气工程系	10	45	4.0	6.0
4	曹菁菁	上海交通大学机械与动力工程学院	2	13	1.0	2.0