【摘 要】
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运用遗传算法(GA)来优化设计径向基概率神经网络(RBPNN)结构,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数.提出的染色体编码方式,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,中科院合肥智能机械研究所
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运用遗传算法(GA)来优化设计径向基概率神经网络(RBPNN)结构,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数.提出的染色体编码方式,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布,同时还包含了相适应的核函数控制参数信息.新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度,而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简.将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究,结果表明,GA的优化效率最高,而且GA优化后的RBPNN在推广能力方面也没有明显下降.
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