径向基函数神经网络学习算法的改进

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针对最近邻聚类学习算法不能很好地反映学习样本的分布规律,提出采用负梯度下降法在线修正网络的中心、宽度和权值的最近邻聚类学习算法,使径向基函数神经网络不仅可以自动确定网络结构,而且可以自动适应学习样本的分布规律,从而有效地提高了径向基函数神经网络的学习精度。将这种改进算法应用于电力系统断路器故障诊断,仿真结果表明了该算法的有效性。
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