基于卡爾曼濾波算法和雙徑向轉移函數(shù)的RBF型神經網絡
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
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文檔介紹：RBF徑向基函數(shù)神經網絡具有訓練簡潔、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絡模型具有更強的泛化性.
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