河北建筑科技学院学报（自然科学版）
河北建築科技學院學報（自然科學版）
하북건축과기학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEBEI INSTITUTE OF ARCHITECTURAL SCIENCE AND TECHNOLOGY
2006年
1期
57-59,63
,共4页
RBF%人工神经网络%水轮机%协联关系
RBF%人工神經網絡%水輪機%協聯關繫
RBF%인공신경망락%수륜궤%협련관계
为了提高传统RBF神经网络的收敛速度、网络精度以及更好地满足实际需求,提出一个线性-非线性并列的新型结构的RBF神经网络模型,并且将该模型应用到水轮机数字协联模型的建立.实例表明,利用该模型对协联关系进行拟合,提高了精度,取得了较好的效果.由于改进后的RBF神经网络具有良好的性能,在许多领域具有应用前景.
為瞭提高傳統RBF神經網絡的收斂速度、網絡精度以及更好地滿足實際需求,提齣一箇線性-非線性併列的新型結構的RBF神經網絡模型,併且將該模型應用到水輪機數字協聯模型的建立.實例錶明,利用該模型對協聯關繫進行擬閤,提高瞭精度,取得瞭較好的效果.由于改進後的RBF神經網絡具有良好的性能,在許多領域具有應用前景.
위료제고전통RBF신경망락적수렴속도、망락정도이급경호지만족실제수구,제출일개선성-비선성병렬적신형결구적RBF신경망락모형,병차장해모형응용도수륜궤수자협련모형적건립.실례표명,이용해모형대협련관계진행의합,제고료정도,취득료교호적효과.유우개진후적RBF신경망락구유량호적성능,재허다영역구유응용전경.
