摘要：从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,提出了一种基于RBF神经网络学习算法,用于对非线性对象模型的拟合与辨识,并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识.结果表明,基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合,对具有连续特性的线性与非线性模型,具有快速实时的学习速度和优良的学习性能.http://www.cqvip.com//QK/95200X/200405/9303963.html

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