自组织逼近神经网络模型及其应用  

A KIND OF APPROXIMATION NEURAL NETWORK MODEL BASED ON SELF-ORGANIZATION CLUSTERING AND ITS APPLICATION

作　　者：王文英 许文忠[2] 李红[3] 

机构地区：[1]哈尔滨市建筑设计院 [2]哈尔滨汽轮机厂 [3]辽河油田钻采院

出　　处：《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》1998年第4期35-38,共4页Journal of Harbin University of Commerce：Natural Sciences Edition

摘　　要：针对动态范围较大的多峰函数逼近问题，提出了一种自组织逼近神经网络模型。仿真实例表明：这种模型对动态范围较大的多峰函数逼近问题较经典的BP模型优越得多，为解决复杂函数逼近问题提供了一条有效的途径。In this paper, a kind of approximation neural network model for multi-peak functions with large dynamic scope of function value was proposed. The simulation example showed that the model outperformed to solve the multi-peak function approximation problem over the convention BP model and supplied an efficient tool for the complicated functions approximation problems.

关 键 词：神经网络 径向基函数 ART2模型 函数逼近 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]