基于卡爾曼濾波算法和雙徑向轉(zhuǎn)移函數(shù)的RBF型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練簡潔、學(xué)習(xí)效率快、不易陷入局部極小等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于信號處理與模式識別.雖然常用的RBF網(wǎng)絡(luò)比較容易構(gòu)建,但因其結(jié)構(gòu)通常固定或者復(fù)雜度較高,從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過長或網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi).針對上述原因,提出利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器作為RBF的學(xué)習(xí)算法,并在隱層中使用雙徑向函數(shù).通過對逼近基準(zhǔn)的結(jié)果分析,清楚地表明該算法比其他分類網(wǎng)絡(luò)模型具有更強(qiáng)的泛化性.
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