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為了提高帶鋼生產(chǎn)中板形模式識別精度，提出了基于支持向量機(svM)的改進徑向基(RBF)網(wǎng)絡板形模式識別方法，由
SVM回歸確定RBF網(wǎng)絡優(yōu)化的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)方法存在的學習時間長、易陷人局部極小值等問題。此外，分別將輸人樣本與
一對互反的基本模式間的模糊距離之差作為RBF網(wǎng)絡的三個輸人，使輸入節(jié)點減少一半，進一步簡化了網(wǎng)絡模型。實驗表明，該方法
有效地提高了模式識別精度和速度，可推廣到其他具有兩兩互反性基本模式的模式識別系統(tǒng)中。
關鍵詞:板形模式識別RBF網(wǎng)絡支持向量機模糊
SVM回歸確定RBF網(wǎng)絡優(yōu)化的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)方法存在的學習時間長、易陷人局部極小值等問題。此外，分別將輸人樣本與
一對互反的基本模式間的模糊距離之差作為RBF網(wǎng)絡的三個輸人，使輸入節(jié)點減少一半，進一步簡化了網(wǎng)絡模型。實驗表明，該方法
有效地提高了模式識別精度和速度，可推廣到其他具有兩兩互反性基本模式的模式識別系統(tǒng)中。
關鍵詞:板形模式識別RBF網(wǎng)絡支持向量機模糊
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