基于优化的RBF神经网络的变量筛选方法

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摘要：由于RBF神经网络结构简单、输出与初始权值无关、自适应、可调参数少等特点,提出了利用交叉验证法寻最优参数SPREAD值,构建最优RBF神经网络模型并结合MIV算法用于变量筛选。通过实例检验了模型的有效性,也使该方法具有较好的稳定性和应用性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97941X/201203/41059828.html

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关键词：神经网络 变量筛选 RBF 神经网 spread RBF神经网络 参数优化 交叉验证法 MIV 变量筛选