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1、本文對徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種串行在線學(xué)習(xí)算法進行了系統(tǒng)的分析研究，根據(jù)RBF網(wǎng)的原理與串行算法的特征提出了把分布式擴展卡爾曼濾波器(DecoupledExtendKalmanFilter-DEKF)和串行學(xué)習(xí)相結(jié)合的學(xué)習(xí)方法，新的方法改善RBF網(wǎng)的實時在線學(xué)習(xí)的性能。 RBF網(wǎng)絡(luò)隱層中心的選擇與調(diào)整是決定RBF網(wǎng)實時性能的重要因素。本文首先對目前RBF網(wǎng)絡(luò)隱層結(jié)點數(shù)選擇問題的幾種通常的串行算法進行了分析，并指出它們的優(yōu)點
2、和不足；接著在一種性能優(yōu)良的串行可裁減學(xué)習(xí)方法GAP-RBF(GrowingandPruningRBF)的基礎(chǔ)上，用DEKF方法替換GAP-RBF的EKF方法，提出了一種改進的用于訓(xùn)練直連型徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DirectLinkingRadialBaseFunctionNetwork-DRBF)的串行學(xué)習(xí)方法，該方法像GAP-RBF一樣不需要對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行重復(fù)學(xué)習(xí)，因為DEKF的運算量大大低于EKF，學(xué)習(xí)速度比GAP-RBF快，并且用該方
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