一种新型神经网络在自由曲面重构中的应用

• 作者: 孙立镌 靳辉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 混合神经网络 曲面重构
• 年，卷（期）: 2007,（32）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 80-82
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.32.024

摘要

以层次划分和模块化为思想基础,提出了一种新型神经网络模型对自由曲面进行重构,即基于径向基函数(RBF)神经网络的混合网络模型.先后运用减聚类方法、正交最小二乘法、最大似然法对网络进行有无监督的混合训练,旨在解决大样本集的简化建模和快速训练问题,提高混合网络输出精度.实验结果表明该网络模型使得曲面的拟合精度有了明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立镌	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	152	658	13.0	19.0
2	靳辉	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	6	1.0	2.0