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一种新的粗糙RBF网络集成方法

肖迪  林锦国  胡寿松  
【摘要】:单一RBF神经网络的性能具有饱和性,若多个RBF网络合理集成必能提高整体网络的优越性。提出一种基于实数数据处理的扩展粗糙集模型,解决RBF网络隐含层的聚类边界的不确定性。首先采用K-均值方法对输入样本进行聚类。接着利用扩展粗糙集方法获得每个聚类的下、上近似集合;然后分别以各类的下近似和上近似的集合均值作为RBF网络的径向基中心,设计两个隐含层节点不同的RBF网络;最后在经验风险最小化原则下,确定了两个网络的每个输出值的置信度,得到神经网络集成的最终输出。网络的训练采用在线训练方式,因此可用于某型歼击机的故障诊断。仿真示例验证了本文方法的正确性和有效性。

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