Indexed by：
Abstract：
针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度。最后,通过对Mac...
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
化工学报
Year： 2018
Issue： 03
Volume： 69
Page： 1191-1199
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 12
Affiliated Colleges：
