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一种基于径向基神经网络的温度插值算法

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专利号 2016101638771 专利名称 一种基于径向基神经网络的温度插值算法
专利类型 发明专利 国际分类 G06N3/08;G06K9/62
申请人 南京信息工程大学 申请地址 江苏省南京市建邺区奥体大街69号
发明人 杜景林;沈晓燕;刘雅云;严蔚岚 申请日期 2016-03-22
下证状态 未知 更新时间 2022-09-19 11:42:26
专利摘要 本发明公开了一种基于径向基神经网络的温度插值算法,首先对数据进行归一化处理,然后利用以“聚类中心距离”优化K‑means聚类算法中的“个体距离”的优化型K‑means聚类算法得到隐含层神经元个数、聚类中心和扩展常数,再用正交最小二乘法学习隐含层到输出层的权值,最终得到RBFNN插值算法。本发明通过基于优化K‑means聚类算法的径向基神经网络温度插值算法,对初始聚类中心的选取进行改进,优化聚类方式,提高聚类效率,改善数据插值精度,从而优化了基于K‑means聚类算法的径向基神经网络温度插值的插值精度和效率,提高了插值的准确性。

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