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RBF神经网络隐层冗余容错方法

Hidden-layer Redundancy Method of RBF Neural Networks
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摘要 首先提出 RBF隐层节点冗余结构 ,然后分别分析在单故障和普遍故障下的网络特性 ,并证明了这种结构可以有效容错 ,最后提出了实用的隐层冗余方法 ,并经仿真实验证明是可行的。 A hidden-layer neuron redundancy architecture of RBF network is presented. Performance of the network are analyzed under both single-fault and universal faults. The performance of the network under faults can be improved significantly with this redundancy architecture. Finally, a practical method of redundancy of hidden-layer neurons to gain fault tolerance is presented. Simulation results show the validity of the method.
出处 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期591-594,598,共5页 Control and Decision
关键词 容错 冗余 多层感知器 径向基神经网络 学习算法 Algorithms Architecture Computer simulation Fault tolerant computer systems Fault tree analysis Redundancy Theorem proving
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