Gaussian型RBF神经网络的函数逼近仿真研究

• 作者: 丁硕 常晓恒
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: Gaussian函数 RBF神经网络 BP神经网络 函数逼近 仿真
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 机械电子技术与计算机科学
• 页码范围: 1383-1386
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

为了研究Gaussian型RBF神经网络的逼近能力，首先介绍了Gaussian型RBF神经网络的结构和算法，然后在MATLAB7．0环境下，编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络，并以具体的非线性函数为例，分别用两种神经网络对其进行逼近.仿真结果表明，相对于传统BP神经网络而言，Gaussian型RBF神经网络对于非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快，具有良好的逼近能力，为解决非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁硕	渤海大学工学院	42	451	11.0	19.0
2	常晓恒	渤海大学工学院	34	306	8.0	16.0