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摘要:
基于RBF神经网络的特点提出了一种动态调节隐含层隐节点个数的方法,由2部分组成:首先以网络输出数据的均方误差及其变化率为标准来调节隐含层节点的数目,然后调节优化隐含层节点的中心值,根据广义逆矩阵的方法求出输出层权值.所设计的神经网络具有最少的隐含层节点数,提高了学习训练速度,构造了板形板厚综合控制的数学模型,采用新的模型处理方法,用动态RBF神经网络进行控制仿真,取得了理想的结果.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 BF网络 动态设计 逆矩阵 板形板厚综合控制
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TP183
字数 2933字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.02.009
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 张秀玲 燕山大学电气工程学院 65 530 12.0 20.0
2 张志强 燕山大学电气工程学院 8 64 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
BF网络
动态设计
逆矩阵
板形板厚综合控制
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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