设置过程的随机性往往导致其拟合结果不太理想.文中在研究正则化RBF神经网络拟合模型的基础上,将选权迭代的稳健估计应用于网络隐层中心值的确定方法中,构建了一种中心优化的正则化RBF神经网络高程拟合模型.通过对某县区小范围内的工程数据进行拟合测试,结果表明经抗差优化的RBF拟合模型具有一定的优越性,其外符合精度...