《表2 训练数据：基于RBF神经网络的并联行星齿轮动态啮合力分析》

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《基于RBF神经网络的并联行星齿轮动态啮合力分析》

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利用Adams建立并联行星齿轮机构动力学模型并设计仿真实验，计算得到了训练数据样本（表2）。具体过程详见文献[6]111-112第1节。训练数据共90组，预估中心个数M为30。从训练数据中选择30个作为数据中心，计算训练样本点与聚类中心点的欧式距离，根据与聚类中心最小欧式距离进行归类，可利用Matlab中kmeans函数实现，得到训练样本的聚类组合，并根据各中心之间距离确定对应径向基函数的扩展常数，计算得扩展常数为2.497[11]。