径向基概率神经网络结构的遗传优化

被引：6

作者：

赵温波

黄德双

郭璘

机构：

[1] 中国科学技术大学自动化系

[2] 中科院合肥智能机械研究所

来源：

中国科学技术大学学报 | 2003年 / 06期

关键词：

遗传算法; 径向基概率神经网络; 隐中心矢量; 结构优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

运用遗传算法 (GA)来优化设计径向基概率神经网络 (RBPNN)结构 ,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数 .提出的染色体编码方式 ,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布 ,同时还包含了相适应的核函数控制参数信息 .新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度 ,而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简 .将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究 ,结果表明 ,GA的优化效率最高 ,而且GA优化后的RBPNN在推广能力方面也没有明显下降

引用

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