【摘 要】
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径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用.但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目.笔者将递归正交最小二乘(ROLS)方法引入RBFNN建模训练,利用ROLS算法训
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径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用.但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目.笔者将递归正交最小二乘(ROLS)方法引入RBFNN建模训练,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息,采用后向选择算法,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心,在得到网络有效中心的同时,还满足了精度要求,从而大大简化了RBF网络结构,节约了大量的存储空间以及计算量.仿真和实验结果表明该方法是有效而实用的.
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