径向基概率神经网络的混合结构优化算法

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摘要：使用递归正交最小二乘算法(ROLSA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)的隐中心矢量,微遗传算法(μGA)用于求解RBPNN最优核函数控制参数,并同ROLSA相结合(ROLS-μGA)来优化RBPNN的全结构(优选最优控制参数及隐中心矢量).实验结果表明,ROLS-μGA具有很好的优化效率,而且优化后的RBPNN的推广性能也没有下降.实验还验证了ROLS-μGA对径向基函数网络(RBFNN)也有很好的适用性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96569X/200410/10686403.html

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关键词：神经网络 神经网 cqvip RBFNN BPNN 径向基概率神经网络 结构优化 递归正交最小二乘算法 微遗传算法