基于RBF神经网络结构混合优化的数字识别

来源 :沈阳大学学报(自然科学版) | 被引量 : 4次 | 上传用户：a7281423123

【摘要】

：

以数字识别为应用背景构建RBF神经网络结构,首先把最近邻聚类算法与k-均值聚类算法应用于RBF神经网络隐层中心个数及中心值的确定中,实现了隐层中心个数与中心值的自适应获取;然后将遗传算法与伪逆法相结合来确定隐层中心宽度及输出权值;最后对混合优化的神经网络与传统的基于中心自组织学习算法优化的网络进行仿真实验.实验中使用未加噪声和添加噪声的数字样本对网络进行测试,与传统优化方法对比结果表明,应用该混合

【作者】

：

张秀玲付栋李海滨来永进王振臣

【机构】

：

燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室,国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心

【出处】

：

沈阳大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2015年03期

【关键词】

：

径向基函数神经网络(RBFNN) 聚类遗传算法数字识别 RBFNN clustering genetic algorithm digital identif

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