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本专著围绕径向基(RBF)神经网络的结构设计及在线建模方法展开系统研究，分别针对前馈与递归两种RBF神经网络模型，提出了一系列自适应初始化、参数在线自调整、结构在线自组织及递归机制优化方法。通过引入改进的Canopy-K-均值聚类、滑窗机制、高斯隶属度相似性度量、记忆因子递归结构及自适应批量学习等策略，显著提升了RBF

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