混沌时间序列的分层贝叶斯RBF神经网络预测
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3.3.2分裂和合成过程
3.3.3径向基函数中心的更新
3.3.4参数抽样
3.4混沌序列的相空间域分层贝叶斯RBF神经网络预测模型 3.5仿真实验 3.6小结 主要参考文献
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3.1 RBF神经网络模型 3.2 分层贝叶斯算法 3.2.1先验概率分布
3.2.2后验概率分布
3.2.3估计和推断
3.3可逆跳跃MCMC算法的实现过程
3.3.1‘生’和‘灭’过程
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主要参考文献
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[9] P.J.Green. Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo Computation and Bayesian Model Determination[J].Biometrika(S0006-3444), 1995,82:711-732.
[11] 高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工 业出版社,2003:55-63.
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[7] C. Andrieu, Nando de Freitas ,A.Doucet. Robust Full Bayesian Learning for Radial Basis Networks[J]. Neural Computation(S0899-7667), 2001, 13(10):2359-2407.
3.3.3径向基函数中心的更新
3.3.4参数抽样
3.4混沌序列的相空间域分层贝叶斯RBF神经网络预测模型 3.5仿真实验 3.6小结 主要参考文献
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3.1 RBF神经网络模型 3.2 分层贝叶斯算法 3.2.1先验概率分布
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3.2.3估计和推断
3.3可逆跳跃MCMC算法的实现过程
3.3.1‘生’和‘灭’过程
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[9] P.J.Green. Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo Computation and Bayesian Model Determination[J].Biometrika(S0006-3444), 1995,82:711-732.
[11] 高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工 业出版社,2003:55-63.
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[7] C. Andrieu, Nando de Freitas ,A.Doucet. Robust Full Bayesian Learning for Radial Basis Networks[J]. Neural Computation(S0899-7667), 2001, 13(10):2359-2407.