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在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模...
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