【摘 要】
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针对径向基神经网络（RBFNN）中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题，提出了一种新型的基于快速回归算法（FRA）的RBFNN．采用快速回归算法，不但能够确定RBF的中心和中心个
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室
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针对径向基神经网络（RBFNN）中存在的径向基函数中心的数目及其位置难以确定的问题，提出了一种新型的基于快速回归算法（FRA）的RBFNN．采用快速回归算法，不但能够确定RBF的中心和中心个数，而且能够求出隐含层到输出层的权重．通过一元函数拟合和Mackey—Glass混沌时间序列预测的仿真，验证了该网络的有效性与实用性．
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