【摘 要】
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提出一种基于模拟退火遗传算法的RBF神经网络训练方法.模拟退火和遗传策略的混合使用有效地增强了算法的全局和局部意义下的搜索能力和效率.在交叉和变异概率的选择中采用了
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提出一种基于模拟退火遗传算法的RBF神经网络训练方法.模拟退火和遗传策略的混合使用有效地增强了算法的全局和局部意义下的搜索能力和效率.在交叉和变异概率的选择中采用了自适应处理,进一步改善了算法的稳定性和收敛性.该算法在提高训练精度的同时加快收敛速度,并有效避免旱熟现象.仿真结果表明,模拟退火遗传算法是一种有效的RBF神经网络训练算法.
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