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基于人工免疫网络的模式识别算法
被引量：
5
1
作者
邓九英
毛宗源
罗英辉
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期99-104,共6页
针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点...
针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数(RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
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关键词
人工免疫网络
模式识别
网络结构
参数
优化
节点参数调整
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职称材料
题名
基于人工免疫网络的模式识别算法
被引量：
5
1
作者
邓九英
毛宗源
罗英辉
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
广东教育学院计算机科学系
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期99-104,共6页
基金
广东省科技攻关项目(2005B10201006)
文摘
针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数(RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
关键词
人工免疫网络
模式识别
网络结构
参数
优化
节点参数调整
Keywords
artificial immune network
pattern recognition
network structure
parameter optimization
node-parameter adjustment
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工免疫网络的模式识别算法
邓九英
毛宗源
罗英辉
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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