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基于优化的RBF神经网络的变量筛选方法
基于优化的RBF神经网络的变量筛选方法
来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ligang_nc2
【摘 要】
:
由于RBF神经网络结构简单、输出与初始权值无关、自适应、可调参数少等特点,提出了利用交叉验证法寻最优参数SPREAD值,构建最优RBF神经网络模型并结合MIV算法用于变量筛选。
【作 者】
:
徐富强
刘相国
【机 构】
:
巢湖学院数学系
【出 处】
:
计算机系统应用
【发表日期】
:
2012年03期
【关键词】
:
RBF神经网络
参数优化
交叉验证法
MIV
变量筛选
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由于RBF神经网络结构简单、输出与初始权值无关、自适应、可调参数少等特点,提出了利用交叉验证法寻最优参数SPREAD值,构建最优RBF神经网络模型并结合MIV算法用于变量筛选。通过实例检验了模型的有效性,也使该方法具有较好的稳定性和应用性。
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