Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Conference Paper

Date of Publication: 2004-08-01

Volume: Vol.25

Page Number: 454-457

Key Words: 径向基函数网络;共轭梯度;全监督算法;神经网络

Abstract: 径向基函数神经网络的学习过程一般分为四个阶段:非监督学习和监督学习阶段,分别调整网络中心和权值.这里将网络的总体误差作为目标函数,以待求的所有参数作为变量,同时调整,构成全监督算法.为了提高收敛速度,采用共轭梯度法作为参数优化方法.通过混沌时间序列预测仿真证明,该算法具有良好的性能.