%0 Journal Article
%A 安娅琦
%A 巩琪
%A 齐永锋
%A 火元莲
%T 基于归一化最小均方算法的自适应核RBFNN
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2021-132
%J 北京邮电大学学报
%P 29-35
%V 45
%N 2
%X 为了使自适应核径向基函数神经网络(RBFNN)有更好的收敛速度和稳态误差,提出了以归一化最小均方为学习算法对自适应核RBFNN进行优化的方法。在梯度下降算法的基础上,通过一个可变的步长因子,对归一化最小均方(NLMS)算法进行推导,并将其作为学习算法对自适应核RBFNN的权系数及偏差进行更新训练。在非线性系统辨识及模式分类中的仿真实验结果表明,使用NLMS学习算法训练自适应核RBFNN相较于其他学习算法下的自适应核RBFNN,具有更快的收敛速度及相对较小的稳态误差。
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2021-132