【摘 要】
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该文首先给出了正规正交分解(POD)的三种方法,主成分分析(PCA)、karhunen-Loève分解(KLD)和奇异值分解(SVD)之间等价性的若干证明.然后提出了基于POD的径向基函数(RBF)神经
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该文首先给出了正规正交分解(POD)的三种方法,主成分分析(PCA)、karhunen-Loève分解(KLD)和奇异值分解(SVD)之间等价性的若干证明.然后提出了基于POD的径向基函数(RBF)神经网络.对该文提出的POD-RBF神经网络和基于硬C均值聚类的RBF神经网络进行了数值对比实验.实验结果表明,POD-RBF神经网络具有比HCM-RBF神经网络更好的训练精度和预测精度,并且POD-RBF神经网络具有更好的推广能力和对噪声的抵抗能力.另外,该文的POD-RBF神经网络的径向基函数中心的选取具有并行性,这使得该网络可以更方便地增加和减少中心的数目.此外,该文还就RBF神经网络和连续函数的傅立叶展开的形式做了类比.使得人们可以丛比较熟悉的傅立叶展开来理解RBF神经网络的逼近性能,以推动人们对于相对较新的RBF神经网络理论与应用的研究
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