径向基函数神经网络-神经网络控制(第三版)课件.ppt
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2-6 径向基函数神经网络 径向基函数(RBF)神经网络,是具有单隐层的三层前馈网络,结构见图。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构,因此,已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 RBF神经网络 uyq12-6-1 网络输出计算 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 RBF神经网络 uyqi=1 s22-6-2 网络的学习算法 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 RBF神经网络 uyq3 1.无导师学习 对所有输入样本进行聚类,求得各隐层节点的RBF的中心。介绍用k-均值聚类算法调整中心。输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点图2-6-1 RBF神经网络 uyqss42-6-3 有关的几个问题 略6演示 RBF网络工作原理、学习算法7例2-6-1 高斯径向基函数(RBF)网络。为单位阵,则有:8二维(椭圆情况)二维高斯RBF()二维102-6-4 MATLAB 高斯RBF网络构建法1.无差高斯RBF 网络构建 需设定散布系数sc2.有效的高斯RBF 网络构建 需设定散布系数sc、目标函数精度eg11演示 例2-6-4M 高斯RBF网络应用 解XOR问题 13
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- 径向 函数 神经网络 控制 第三 课件
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