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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	用于电磁兼容预测的自适应泛化回归神经网络显示文摘为了更好地对电磁兼容进行预测,提出一种自适应泛化回归神经网络(AGRNN),与传统泛化回归神经网络(GRNN)区别在于:将光滑因子设为最小数据距离的1/2,将偏置设为光滑因子的倒数。对简单一维数据的测试表明,无论数据如何分布,AGRNN的拟合曲线均较GRNN更加接近样本点、且更平滑。以平行线间电磁耦合干扰为具体算例,证明AGRNN对训练数据与测试数据的预测优于改进BP算法,且网络不需要训练。	张煜东吴乐南陈书文	2011	计算机工程与应用2011，47，6：	5

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