基于改进免疫算法的两级径向基函数网络学习方法

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：VBlover

【摘要】

：

结合改进的免疫算法和最小二乘法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法.该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数,能够有效克服进化算法的未成熟收敛现

【作者】

：

宫新保臧小刚范晔周希朗

【机构】

：

上海交通大学

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

径向基函数网络免疫算法最小二乘法 radial basis function (RBF) network immune algorithm least sq

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结合改进的免疫算法和最小二乘法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的两级学习方法.该方法利用免疫算法确定RBF网络隐层的非线性参数,能够有效克服进化算法的未成熟收敛现象.改进的免疫算法针对RBF网络的特点,采用基于矢量距离的亲和度计算方法,克服了原有基于信息熵计算方法存在的计算复杂、参数难于确定的缺陷.将这种方法设计的RBF网络用于Mackey-Glass混沌序列预测的仿真实验证明了该方法的有效性.

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