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一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法

Optimization Approach Based on Genetic Algorithm for RBF Neural Network

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【作者】 赵志刚单晓虹

【Author】 ZHAO Zhigang, SHAN Xiaohong (Information Engineering College, Qingdao University, Qingdao 266071)

【机构】 青岛大学信息工程学院青岛大学信息工程学院 青岛266071青岛266071

【摘要】 提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。

【Abstract】 A new training method is presented for RBF neural network. Genetic algorithm is used to optimize the centers and widths of RBF. Recurrent least square method is used to train the weights between hidden layer and output layer. The approach is used in the approximation of nonlinear function. And the result indicates it’s effective.

  • 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2007年06期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】98
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