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提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后,其他所有参数:中心位置、各向宽度、网络权值,均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法的有效性。
基于PSO—RBF NN的非线性系统辨识方法仿真研究
【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化算法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识的新方法。网络径向基层的单元数由对手受罚的竞争学习算法确定后,其他所有参数:中心位置、各向宽度、网络权值,均是在全局空间动态确定的。实例仿真证实了该方法的有效性。
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2005年08期
【基金项目】
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教育部科学技术研究项目
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