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为了提高带钢生产中板形模式识别精度，提出了基于支持向量机(svM)的改进径向基(RBF)网络板形模式识别方法，由
SVM回归确定RBF网络优化的初始参数，解决了传统方法存在的学习时间长、易陷人局部极小值等问题。此外，分别将输人样本与
一对互反的基本模式间的模糊距离之差作为RBF网络的三个输人，使输入节点减少一半，进一步简化了网络模型。实验表明，该方法
有效地提高了模式识别精度和速度，可推广到其他具有两两互反性基本模式的模式识别系统中。
关键词:板形模式识别RBF网络支持向量机模糊
SVM回归确定RBF网络优化的初始参数，解决了传统方法存在的学习时间长、易陷人局部极小值等问题。此外，分别将输人样本与
一对互反的基本模式间的模糊距离之差作为RBF网络的三个输人，使输入节点减少一半，进一步简化了网络模型。实验表明，该方法
有效地提高了模式识别精度和速度，可推广到其他具有两两互反性基本模式的模式识别系统中。
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