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本文提出利用SOM优化RBF网络隐层节点的方法提高噪声源识别的速度。用SOM对已有样本进行聚类,确定出各聚类的中心和半径,将其传送到RBF的隐层节点,再利用反向传播算法调整隐层到输出层的权值。通过新的样本来检验和比较优化前后的网络识别效果,验证了该方法的可行性和有效性。
采用SOM和RBF神经网络优化的水下航行器噪声源识别
【摘 要】
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本文提出利用SOM优化RBF网络隐层节点的方法提高噪声源识别的速度。用SOM对已有样本进行聚类,确定出各聚类的中心和半径,将其传送到RBF的隐层节点,再利用反向传播算法调整隐
【机 构】
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海军工程大学计算机工程系,海军工程大学振动与噪声研究所
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2007年10期
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