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刘基宏

作品数：1 被引量：6H指数：1
供职机构：江南大学数字媒体学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习算法
  • 1篇函数
  • 1篇函数逼近
  • 1篇RBF网
  • 1篇RBF网络

机构

  • 1篇江南大学

作者

  • 1篇王士同
  • 1篇谢振平
  • 1篇刘基宏

传媒

  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
RBF网络的鲁棒最小二乘学习算法被引量：6
2010年
首先,针对径向基函数(RBF)神经网络参数学习中最小二乘法(LS)难以获得较高鲁棒性的问题,假定训练数据扰动上界可知,并基于鲁棒最小二乘原理,提出一种RBF网的最优鲁棒参数学习算法;然后分析指出,扰动上界可依据训练数据集自适应学习估计;最后通过实验分析结果表明了所提算法具有较高的参数鲁棒学习能力.与LS相似,新算法无额外参数,易于实际应用.
谢振平刘基宏王士同
关键词：函数逼近
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