广义信息熵融合异构RBF多神经网络

摘要：

针对RBF神经网络高性能无监督泛化的要求,提出了基于多种RBF神经网络学习算法及广义信息熵融合子网的多神经网络,并编程实现.通过仿真实例,得到了在无监督情况下高性能的网络泛化能力,对于石化生产建模具有重要的实践意义.

关键词： K均值聚类算法 正交最小二乘算法 遗传算法 广义信息熵 RBF多神经网络

作者: 潘立登 吴宁川 赵恒永 张进明

作者单位: 北京化工大学信息工程与技术学院(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十三届中国过程控制年会

会议地点: 澳门、珠海

会议语种:中文

页码: 232-237

在线出版日期: 2002-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）