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RBF网络特点(1)RBF网络的作用函数为高斯函数,是局部的,BP网络的作用函数为S函数,是全局的;(2)如何确定RBF网络隐层节点的中心及基宽度参数是一个困难的问题;(3)已证明RBF网络具有唯一最佳逼近的特性,且无局部极小[1]。RBF网络结构
RBF网络是一种三层前向网络,由于输入到输出的映射是非线性的,而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,从而可以大大加快学习速度并避免局部极小问题。
RBF网络结构图1所示。
图1RBF网络结构2、RBF网络的逼近
采用RBF网络逼近一对象的结构如图2所示。
图2RBF神经网络逼近
在RBF网络结构中,为网络的输入向量。设RBF网络的径向基向量,其中hj为高斯基函数:网络的第j个结点的中心矢量为:其中,i=1,2,…n设网络的基宽向量为:为节点的基宽度参数,且为大于零的数。网络的权向量为:k时刻网络的输出为:
设理想输出为y(k),则性能指标函数为:
根据梯度下降法,输出权、节点中心及节点基宽参数的迭代算法如下:其中,为学习速率,为动量因子。
阵(即为对象的输出对控制输入的灵敏度信息)算法为:其中取。使用RBF网络逼近下列对象:RBF网络逼近程序见chap6_4.m
3、RBF网络逼近仿真实例参考文献[1]J.Park,I.W.Sandberg,Universalapproximationusingradial-basis-functionnetworks,Ne
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