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文件名称:RBF神经网络学习算法的研究 毕业论文
文件大小:8.35MB
文件格式:PDF
更新时间:2015-06-21 16:09:49
BF神经网络学习算法的研究 共50页
摘要 本文研究了RBF神经网络的各种学习算法。在总结概述前人工作优缺点的基
础上本文分析了三种优良的学习算法。与现存的学习算法相比在具有良好性
能的前提下本文的算法可以产生更紧凑的网络结构。
本文首先回顾RBF神经网络的网络结构及其基本的学习过程。第二章详细
介绍了径向基函数与插值、RBF网络模型和RBF网络的逼近性能。第三章对现阶
段流行的各种RBF神经网络学习算法作了概述给出了正交最小二乘法(OLS)、
递阶遗传训练算法(HGA)和粒子群优化(PSO)算法三种学习算法的详细训练过程。
在第三章的结尾还给出了这三种学习算法的优缺点分析。第四章设计了仿真实
验对基于RBF神经网络的判别模型和其他基于距离的判别模型做了相互比较
仿真结果表明了RBF神经网络的有效性。第五章总结了本文的工作并对RBF
神经网络研究方向做了展望。
网友评论
- 有点帮助,介绍的还算清晰
- 资源很好。值得下载
- 最近研究使用盲均衡算法对RBF网络进行优化 对算法的研究还是有一定的帮助
- 对于rbf说的不够深入
- 还可以,对初步了解有用
- 有点浅,不过还算是有帮助,不错
- 资源可以,觉得有点浅
- 适合做研究用,有很好的例子
- 很好的资源,受用颇多