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教授
博士生导师
硕士生导师
性别：女
毕业院校：日本九州大学
学位：博士
所在单位：控制科学与工程学院
办公地点：创新园大厦B601
联系方式：minhan@dlut.edu.cn
电子邮箱：minhan@dlut.edu.cn
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径向基函数神经网络的全监督算法
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论文类型：期刊论文
发表时间：2004-12-30
发表刊物：仪器仪表学报
收录刊物：PKU、ISTIC
卷号：25
期号：z3
页面范围：454-457
ISSN号：0254-3087
关键字：径向基函数网络;共轭梯度;监督
摘要：径向基函数神经网络的学习过程一般分为两个阶段:非监督学习和监督学习阶段,分别调整网络的中心和权值.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.