??? 摘 要：RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡具有訓練簡潔、學習效率快、不易陷入局部極小等優(yōu)點，廣泛應用于信號處理與模式識別。雖然常用的RBF網(wǎng)絡比較容易構(gòu)建，但因其結(jié)構(gòu)通常固定或者復雜度較高，從而導致學習時間過長或網(wǎng)絡資源的浪費。針對上述原因，提出利用擴展卡爾曼濾波器作為RBF的學習算法，并在隱層中使用雙徑向函數(shù)。通過對逼近基準的結(jié)果分析，清楚地表明該算法比其他分類網(wǎng)絡模型具有更強的泛化性。
??? 關(guān)鍵詞：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，卡爾曼濾波，轉(zhuǎn)移函數(shù)，徑向基函數(shù)
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