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上传时间: 2021-03-03
详细说明：健壮的建模对于处理具有不确定性的复杂系统非常重要。 本文旨在开发一种用于训练规则化局部随机权重网络（RWN）的新颖学习算法。 学习者模型（称为RL-RWN）建立在规则化的移动最小二乘法基础上，并概括了从标准最小二乘法获得的解决方案。 使用两个基准数据集执行模拟，包括自动MPG数据和表面重建数据。 结果表明，我们提出的RL-RWN优于原始的RWN和径向基函数网络。
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