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自构造RBF神经网络及其参数优化
被引量：
11
1
作者
兰天鸽
方勇华
+1 位作者
熊伟
孔超
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第9期200-202,共3页
径向基函数神经网络的构造需要确定每个RBF的中心、宽度和数目。该文利用改进的聚类算法自动构造RBFN,考虑样本的类别属性,根据样本分布自动计算RBF的中心和宽度,并确定RBF的数目。所有的网络参数采用非线性优化算法来优化。通过IRIS分...
径向基函数神经网络的构造需要确定每个RBF的中心、宽度和数目。该文利用改进的聚类算法自动构造RBFN,考虑样本的类别属性,根据样本分布自动计算RBF的中心和宽度,并确定RBF的数目。所有的网络参数采用非线性优化算法来优化。通过IRIS分类问题和混沌时间序列预测评价自构建RBFN的性能,验证参数优化效果。结果表明,自构造RBFN不但能够自动确定网络结构,而且具有良好的模式分类和函数逼近能力。通过对网络参数的非线性优化,该算法明显改善了网络性能。
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关键词
径向基函数
自构造网络
参数优化
模式识别
混沌时间序列
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职称材料
题名
自构造RBF神经网络及其参数优化
被引量：
11
1
作者
兰天鸽
方勇华
熊伟
孔超
机构
中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第9期200-202,共3页
文摘
径向基函数神经网络的构造需要确定每个RBF的中心、宽度和数目。该文利用改进的聚类算法自动构造RBFN,考虑样本的类别属性,根据样本分布自动计算RBF的中心和宽度,并确定RBF的数目。所有的网络参数采用非线性优化算法来优化。通过IRIS分类问题和混沌时间序列预测评价自构建RBFN的性能,验证参数优化效果。结果表明,自构造RBFN不但能够自动确定网络结构,而且具有良好的模式分类和函数逼近能力。通过对网络参数的非线性优化,该算法明显改善了网络性能。
关键词
径向基函数
自构造网络
参数优化
模式识别
混沌时间序列
Keywords
Radial Basis Function（RBF）
self-growing networks
parameter optimization
pattern recognition
chaotic time series
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
自构造RBF神经网络及其参数优化
兰天鸽
方勇华
熊伟
孔超
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
11
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