1. 哈尔滨理工大学自动化学院
2. 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
纸质出版:2010
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满春涛, 杨旭, 张礼勇. RBF神经网络的异丙苯氧化系统建模与仿真[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2010,15(1):5-8.
MAN Chun-tao, YANG Xu, ZHANG Li-yong. The Cumene Oxidation System Modeling and Simulation on RBF Neural Network[J]. 2010, 15(1): 5-8.
满春涛, 杨旭, 张礼勇. RBF神经网络的异丙苯氧化系统建模与仿真[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2010,15(1):5-8. DOI:
MAN Chun-tao, YANG Xu, ZHANG Li-yong. The Cumene Oxidation System Modeling and Simulation on RBF Neural Network[J]. 2010, 15(1): 5-8. DOI:
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.
To solve the problem that it is difficult to determine the center of radial basis function neural network hidden layer nodes
the article puts forward a new algorithm for network learning of RBFNN
namely
the algorithm that contain pruning technique of subtractive clustering algorithm and nearest neighbor clustering algorithm combine together
and cumene oxidation system modeling. The simulation results show that the algorithm increases the network learning speed and definite extend ability.
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