基于神经网络的测量模型的建立及检验

朱坚民; 王中宇; 吕延庆; 周福章; 宾鸿赞

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基于神经网络的测量模型的建立及检验

测试技术与设备 | 更新时间：2020-08-12

- 基于神经网络的测量模型的建立及检验
- Establishment and verification of measurement model based on neural networks
- 光学精密工程 2000年8卷第4期页码：389-393
- 作者机构：
  
  1. 洛阳工学院机械与电子工程系,河南洛阳,471039
  2. 华中理工大学机械科学与工程学院, 湖北武汉430074
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(59805007)()
- DOI：
  中图分类号： TP391.41
- 收稿日期：1999-12-27，
  
  修回日期：2000-04-03，
  
  网络出版日期：2000-08-15，
  
  纸质出版日期：2000-08-15
- 稿件说明：
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朱坚民, 王中宇, 吕延庆, 周福章, 宾鸿赞. 基于神经网络的测量模型的建立及检验[J]. 光学精密工程, 2000,(4): 389-393

ZHU Jian-min, WANG Zhong-yu, LÜ Yan-qing, ZHOU Fu-zhang, BIN Hong-zan . Establishment and verification of measurement model based on neural networks[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2000,(4): 389-393
朱坚民, 王中宇, 吕延庆, 周福章, 宾鸿赞. 基于神经网络的测量模型的建立及检验[J]. 光学精密工程, 2000,(4): 389-393 DOI：

ZHU Jian-min, WANG Zhong-yu, LÜ Yan-qing, ZHOU Fu-zhang, BIN Hong-zan . Establishment and verification of measurement model based on neural networks[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2000,(4): 389-393 DOI：

摘要

针对间接测量数学模型难于建立的问题

提出了基于径向基函数神经网络的非参数测量模型的建立方法.利用对训练样本的聚类结果来确定基函数的中心

使得神经网络在较少的训练样本条件下仍可获得较高的建模精度.应用实例验证了本方法的有效性.

Abstract

Aiming at the difficulty of the model establishment of indirect measurement

a new method of measurement model establishment based on radial basis function neural networks is presented. In order to obtain a high modeling precision when the size of training sample is small

the center of radial basis function is decided by clustering results of the training sample

then

the effectiveness of this method is proved by application examples.

关键词

Keywords

references

费业泰.误差理论与数据处理[M] .北京:机械工业出版社,1987.

徐秉铮,等.神经网络理论与应用[M] .广州:华南理工大学出版社,1994.

Krzyzak Xu A,Oja E. Rival penalized competitive learning for clustering analysis,RBF Net,and Curve Detection [J] . IEEE Transactions on Neural Networks, 1993,4(4):636-649.

王碧泉,陈祖萌.模式识别理论、方法和应用[M] .北京:地震出版社,1989.

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