BP和RBF神经网络的实现及其性能比较

• 作者: 刘永 张立毅
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 反向传播算法 径向基网络 训练 函数逼近
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究设计
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 2265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.04.022

摘要

本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要函数.为了比较2种网络的性能差异,最后在MATLAB环境下设计了具体的网络来对指定的非线性函数进行函数逼近.仿真结果表明,RBF的泛化能力在多个方面都优于BP网络,但是在解决具有相同精度要求的问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单,因此在实际应用中可以此来指导神经网络的设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立毅		67	600	11.0	23.0
2	刘永		1	121	1.0	1.0