【摘 要】
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该文作者在透彻了解已有的多层前向网研究成果的基础上,从函数逼近认角度对径向基函数网络作了深入系统的分析研究,并将之应用于实际问题的求解,主要内容如下:⒈从函数逼近角
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该文作者在透彻了解已有的多层前向网研究成果的基础上,从函数逼近认角度对径向基函数网络作了深入系统的分析研究,并将之应用于实际问题的求解,主要内容如下:⒈从函数逼近角度论证了径向基函数(RBF)网络的泛函能力,讨论了包括径向基函数网络在内的一般多层前向网的最佳逼近性质,并给出了简洁的证明;⒉对BFGS算法作了深入系统的研究,给出了BFGS算法的两种修正形式,称为精简内存BFGS算法,使BFGS算法能有效地应用于基于微机实现的神经网络的训练,进而创造性地给出了RBF网络训练的一种新方法;⒊在径向基函数网络性质分析及算法研究的基础上,给出了非线性自回归移动平均(NARMAX)模型的径向基函数网络辨识方法,并将之应用于混沌时间序列分析;⒋对径向基函数网络钒钛磁铁矿冶炼高炉专家系统中的应用做了探讨,提出了钒钛磁铁矿冶炼高炉宏观调控的混沌控制框架.
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