单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2006-10-12第页2006-10-12第1页正则化重构模型:令:则:(3-38)一方法归纳§3-6 正则网络(3-29)给定样本:待定参数:其中 中心在 Xi 的径向基函数2006-10-12第2页二正则网络 (Regulari
#
径向基函数神经网络模型与学习算法1985年Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function RBF)方法1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构即RBF 神经网络属于前向神经网络类型它能够以任意精度逼近任意连续函数特别适合于解决分类问题RBF网络的结构与多层前向网络类似它是一种三层前向网络输入层由信号源结点组成第二层为隐含层隐单元数视所描
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级径向基网络目录径向基网络模型径向基网络的MATLAB仿真程序设计径向基网络的创建与学习过程其他径向基神经网络1.径向基网络模型 BP网络在训练过程中需要对所有权值和阈值进行修正学习速度慢径向基网络是一种局部逼近网络训练速度快 径向基函数方法是在高维
单击此处编辑母版标题样式 单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2.5径向基函数神经网络模型与学习算法概述 1985年Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis FunctionRBF)方法 1988年 Moody和Darken提出了一种神经网络结构即RBF神经网络RBF网络是一种三层前向网络RBF网络的基本思想 用RBF作为隐单元的基构成隐含层空间将输入矢量
第14章 网络函数 网络函数的概念 网络函数的极点和零点 网络函数的极点和零点分布与时 域响应和频域响应的联系重 点§14-1 网络函数的定义1. 网络函数H(s)的定义 在线性网络中当无初始能量且只有一个独立激励源作用时网络中某一处响应的象函数与网络输入的象函数之比叫做该电路的网络函数零 状态e(t)r(t)激励 响应零 状态?(t)h(t)=r(t)1R(s
#
第二级第三级第四级第五级第3章 叠加方法与网络函数 3.1 叠加定理 (Superposition Theorem) 线性电路: 由线性元件(例如满足欧姆定律的电阻)和独立源组成的电路线性元件包括线性受控源(1)线性电路-usi3R1R2R3-u2-us i3R1R2R3-u2 含单一激励 us 的线性电路中任一支路的响应都与 激励成正比关系例如其他任一支路电压电流都与
Internet/Intranet基础
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第十四章 网络函数14-1 网络函数的定义14-2网络函数的零点和极点14-3 零点极点与冲激响应14-4零点极点与频率响应14-5卷积重 点1网络函数及其性质2H(s)的零极图分析 3卷积定理 难 点1H(s)与频率响应 2卷积定理14-1 网络函数的定义) e(t)
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报