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基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用
被引量：
6
1
作者
陈得宝
赵春霞
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期370-374,共5页
针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络——小波径向基网络(Wavelet radial basis n...
针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络——小波径向基网络(Wavelet radial basis network,WRBF)。该网络在结构上,第一隐层对输入样本进行小波映射,实现对输入空间的压缩;第二隐层对第一隐层输出进行第二次非线性映射;在网络的训练方法上,利用多阶染色体混合编码实现两隐层间的选择性连接,并对遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行改进,利用改进的GA同时优化网络结构和参数。通过对多输入单输出系统和热能表系数模型进行实验,结果表明:改进的GA减小了早熟收敛的发生,所设计的网络具有较高的建模精度。
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关键词
小波
网络
径向
基
函数
网络
小波径向基函数网络
遗传算法
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职称材料
题名
基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用
被引量：
6
1
作者
陈得宝
赵春霞
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期370-374,共5页
基金
安徽省教育厅自然科学基金项目(2006KJ090B)
文摘
针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络——小波径向基网络(Wavelet radial basis network,WRBF)。该网络在结构上,第一隐层对输入样本进行小波映射,实现对输入空间的压缩;第二隐层对第一隐层输出进行第二次非线性映射;在网络的训练方法上,利用多阶染色体混合编码实现两隐层间的选择性连接,并对遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行改进,利用改进的GA同时优化网络结构和参数。通过对多输入单输出系统和热能表系数模型进行实验,结果表明:改进的GA减小了早熟收敛的发生,所设计的网络具有较高的建模精度。
关键词
小波
网络
径向
基
函数
网络
小波径向基函数网络
遗传算法
Keywords
wavelet network
radial basis function network
wavelet radial basis function network
genetic algorithm
分类号
TP271.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用
陈得宝
赵春霞
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
6
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