作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.
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径向基函数神经网络
在线训练
分组优化
非线性控制
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文献信息
篇名 径向基函数神经网络的再学习算法及其应用
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 径向基函数神经网络 再学习算法 训练样本
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 115-117,120
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2006.05.034
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 谭建辉 阳江职业技术学院计算机科学系 6 19 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
径向基函数神经网络
再学习算法
训练样本
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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