基于自适应投影学习算法的径向基函数网络设计及应用  

Radial Basis Function Networks Based on Adaptive Projective Learning Algorithm and Its Applications

作　　者：张茁生[1] 刘贵忠[1] 刘峰[1] 

机构地区：[1]西安交通大学电子与信息工程学院信息与通信工程系,西安710049

出　　处：《电子学报》2000年第9期120-122,134,共4页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金!(No.69872 0 30 );陕西省自然科学基金!(No .98x0 8)

摘　　要：基于自适应投影原理 ,本文提出了构造和训练径向基函数网络的自适应投影学习算法 ,该算法能迭代地确定径向基函数的个数、中心的位置以及网络的权系数 ,从而提供了生成径向基函数网络的一个简单和有效的方法 .通过应用于信道均衡器和时间序列预报信号处理领域中的两个例子 ,进一步证明了该算法是行之有效的 .In this paper,an adaptive learning procedure for constructing and training radial basis function networks is proposed,based on the adaptive projective algorithm.The procedure chooses the centers of radial basis function and the weights of networks one by one until an adequate network has been constructed,providing a simple and efficient means for growing radial basis function networks.This is illustrated by two examples on communication channel equalizer and the prediction of a time series.

关 键 词：径向基函数网络 自适应投影算法 神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]