RBF神经网络的异丙苯氧化系统建模与仿真

摘要：

针对径向基函数(RBF)神经网络隐含层节点中心难确定的问题,提出了一种RBF网络学习的新算法,将引入修剪技术的相减聚类算法(PTSC)和最近邻聚类算法相结合的算法,并对异丙苯氧化系统进行建模.仿真结果表明,该算法提高了网络的学习速度,有较强的泛化能力.

关键词：径向基神经网络、异丙苯氧化系统、相减聚类算法、最近邻聚类算法、修剪技术

所属期刊栏目：15

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省自然科学基金F2007-09;黑龙江省教育厅科研项目11531058;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金优秀学科带头人2008RFXXG009

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8