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对RBF神经网络的改进及应用

Improve and application of RBF neural network

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【作者】 何廷霖魏德华田新志

【Author】 HE Ting-lin,WEI De-hua,TIAN Xin-zhi (Institute of Hydropower,Hebei University of Engineering.Handan 056021,China)

【机构】 河北工程大学水电学院河北工程大学水电学院 河北邯郸056021河北邯郸056021

【摘要】 为了提高传统RBF神经网络的收敛速度、网络精度以及更好地满足实际需求,提出一个线性—非线性并列的新型结构的RBF神经网络模型,并且将该模型应用到水轮机数字协联模型的建立。实例表明,利用该模型对协联关系进行拟合,提高了精度,取得了较好的效果。由于改进后的RBF神经网络具有良好的性能,在许多领域具有应用前景。

【Abstract】 For improving convergent speed and precision of traditional RBF neural network and satisfying with practical requirement better,a new structural model of RBF neural network with linear & nonlinear parallel is presented,The model is applied in the establishment of the digital combination model of hydraulic turbine.The examples indicate that it fits combination relationship,improves precision,and acquires better effect.

  • 【文献出处】 河北建筑科技学院学报 ,Journal of Hebei Institute of Architectural Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2006年01期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】11
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