本文首先对径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network，RBFNN)的模型结构、特点、运作机理及影响网络学习泛化能力的一些因素等方面做了较为详细的介绍，同时给出实例说明...
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对径向基函数神经网络在数据分类中的应用进行了研究。
The application of radial basic function neural network in the data classification is studied.
提出一种交替梯度算法，对径向基函数(RBF)神经网络的训练进行改进。
One kind of alternant gradient algorithm for improving the training of Radial Basis Function (RBF) neural network is proposed.
提出了一种交替梯度算法对径向基函数(RBF)神经网络的训练方法进行改进，并将之运用于电力系统短期负荷预测。
This paper proposes one kind of alternant gradient algorithm for improving the training of RBF neural network, which is applied to short-term electric load.
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