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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(jī)(svM)的改進(jìn)徑向基(RBF)網(wǎng)絡(luò)板形模式識別方法，由
SVM回歸確定RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)方法存在的學(xué)習(xí)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(luò)的三個輸人，使輸入節(jié)點(diǎn)減少一半，進(jìn)一步簡化了網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)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(guān)鍵詞:板形模式識別RBF網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)模糊
SVM回歸確定RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的初始參數(shù)，解決了傳統(tǒng)方法存在的學(xué)習(xí)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(luò)的三個輸人，使輸入節(jié)點(diǎn)減少一半，進(jìn)一步簡化了網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)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(guān)鍵詞:板形模式識別RBF網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)模糊
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