??? 摘 要：RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡具有訓練簡潔、學習效率快,、不易陷入局部極小等優(yōu)點,，廣泛應用于信號處理與模式識別。雖然常用的RBF網(wǎng)絡比較容易構建，但因其結構通常固定或者復雜度較高，從而導致學習時間過長或網(wǎng)絡資源的浪費。針對上述原因,，提出利用擴展卡爾曼濾波器作為RBF的學習算法，并在隱層中使用雙徑向函數(shù),。通過對逼近基準的結果分析,，清楚地表明該算法比其他分類網(wǎng)絡模型具有更強的泛化性。
??? 關鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,，卡爾曼濾波,，轉(zhuǎn)移函數(shù)，徑向基函數(shù)
?
本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,，轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,，并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點。轉(zhuǎn)載的所有的文章,、圖片,、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認版權者,。如涉及作品內(nèi)容,、版權和其它問題，請及時通過電子郵件或電話通知我們,，以便迅速采取適當措施,，避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟損失。聯(lián)系電話：010-82306118,；郵箱：[email protected],。