基于RBF混合神经网络的自由曲面重构

• 作者: 靳辉
• 来源期刊: 哈尔滨理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 混合网络模型 自由曲面 重构
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.01
• 字数: 3171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2683.2008.04.015

摘要

为解决大样本集的简化建模和快速训练问题,以层次划分为思想基础,提出了基于径向基函数神经网络的混合网络(RBFMNN)模型,对自由曲面进行重构.用减聚类方法划分样本空间,对各子样本空间用正交最小二乘法进行RBF子网络训练.最后,利用最大似然法来校正RBF子网输出层的参数,以进一步提高混合网络输出精确度.试验结果表明,该网络模型对已知理想的曲面拟合误差为106星级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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