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针对径向基函数（RBF）神经网络和统计模式识别的特点，提出利用递归正交最小二乘法（ROLS）的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明，利用ROLS算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择，从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间，提高了网络的识别性能。
基于ROLS的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别
【摘 要】
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针对径向基函数（RBF）神经网络和统计模式识别的特点，提出利用递归正交最小二乘法（ROLS）的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明，利用ROLS算法很好地实现了RBF
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院
【出 处】
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科技情报开发与经济
【发表日期】
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2006年13期
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