文献类型：期刊文章

作　　者：刘铁男[1] 段玉波[1] 刘志德[1] 谢爱华[1] 张航[1]

机构地区：[1]大庆石油学院自动化与控制工程系,黑龙江大庆163318

出　　处：《控制与决策》

基　　金：黑龙江省自然科学基金资助项目 (A0 1- 14 ) ;黑龙江省教育厅科研基金资助项目 (95 5 10 31)

年　　份：2003

卷　　号：18

期　　号：2

起止页码：233-236

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：以 RBF神经网络为模型框架 ,解决非线性系统的辨识问题。针对 RBF网络的结构辨识问题 ,提出一种优选聚类算法 ,并用该算法 ,依据输入样本优选确定 RBF神经网络的隐含层节点个数 ,采用新型二阶递推学习算法估计 RBF网络中的参数和权值。上述混合算法 ,同时解决了 RBF网络结构和参数辨识问题 ,大大提高了 RBF网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。

关 键 词：RBF神经网络 优选  聚类算法 辨识  二阶学习算法

分 类 号：TP18]