基于径向基函数神经网络的函数逼近被引量：6

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摘要在介绍了径向基函数神经网络原理的基础上,应用该网络进行函数逼近的实现,并探讨散步常数的选取对逼近效果的影响。

作者刘君尧邱岚

机构地区深圳信息职业技术学院中国移动广西公司

出处《大众科技》 2009年第9期39-39,19,共2页 Popular Science & Technology

关键词径向基函数神经网络散布常数函数逼近

同被引文献34

1吕林涛,李军怀,吕晖,宋昕,张杰.贝叶斯动态模型及其预测算法在数据挖掘中的应用研究[J].计算机工程与应用,2004,40(20):171-174. 被引量：1
2宁伟,卿熙宏,陶华学.基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理[J].山东科技大学学报（自然科学版）,2004,23(4):5-7. 被引量：7
3谢超,高大启.一种基于傅里叶变换的RBF神经网络函数逼近方法[J].计算机工程与科学,2005,27(2):47-49. 被引量：3
4王炜,吴耿锋,张博锋,王媛.径向基函数(RBF)神经网络及其应用[J].地震,2005,25(2):19-25. 被引量：60
5远祯,罗波.BP网络的改进研究[J].信息技术,2006,30(2):88-91. 被引量：9
6许小勇,钟太勇.三次样条插值函数的构造与Matlab实现[J].兵工自动化,2006,25(11):76-78. 被引量：129
7冯蓉,杨建华.基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现[J].榆林学院学报,2007,17(2):20-22. 被引量：7
8朱艺,孙丽英,葛超,张景春.最小二乘算法在神经网络函数逼近方面的研究[J].山西电子技术,2007(5):13-14. 被引量：4
9卢斌.数控机床及其使用维修[M]北京:机械工业出版社,2001.
10褚福磊;彭志科;冯志鹏.机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]北京:科学出版社,2009.

1陈丹丹,李永光,张莹,刘祥.风电场风速预测的研究方法[J].上海电力学院学报,2011,27(3):247-251. 被引量：2
2邱笑寅,岳红旭.基于RBF网络高速避让汽车操纵逆动力学研究[J].轻型汽车技术,2011(10):16-19.
3蒋志,程明虎,周燕.应用雷达资料的临近预报方法对比试验[J].气象科技,2013,41(3):516-521. 被引量：9
4葛江.基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测[J].石家庄铁道大学学报（自然科学版）,2013,26(4):105-108. 被引量：2
5郎济才,谢行,范蠡,蔡世泽.基于GRNN的船舶阻力预测[J].武汉船舶职业技术学院学报,2014,13(3):18-20.
6丁天华,卢伟,张超,杜健健,丁为民,赵贤林.基于Welch法功率谱和广义回归神经网络的禽蛋裂纹辨识[J].食品科学,2015,36(14):156-160. 被引量：9
7李善,谭继文,俞昆.基于EEMD-GRNN网络的滚动轴承故障诊断试验研究[J].制造技术与机床,2016(3):55-60. 被引量：11
8李善,谭继文,俞昆,文妍.KPCA-GRNN网络在数控机床复合故障诊断中的应用[J].煤矿机械,2016,37(3):152-154. 被引量：6
9李宏胜,汪允鹤.六关节工业机器人工具坐标系的标定[J].自动化技术与应用,2016,35(8):101-104. 被引量：14
10殷建峰.基于广义回归神经网络的工厂产能预测方法[J].福建电脑,2016,32(11):26-27.

大众科技

2009年第9期

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