一种基于免疫系统的RBF网络在线训练方法

被引：10

作者：

臧小刚

宫新保

常成

凌小峰

唐斌

机构：

[1] 上海交通大学电子工程系

来源：

电子学报 | 2008年 / 07期

关键词：

径向基函数网络; 生物免疫系统; 动态系统; 免疫操作;

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：

针对径向基函数(RBF)网络和免疫系统的相似性,本文提出了一种基于免疫模型的RBF网络在线学习方法以解决动态问题.该方法借鉴了免疫系统动态调整以对抗不断入侵的抗原的机制,通过免疫初步覆盖、免疫交叉响应和疫苗注射等免疫操作,加速算法效率、提高算法精度和动态性能.通过以上操作使得RBF网络能够根据样本的变化迅速地调整网络结构与参数.计算机仿真研究表明,采用这种方法设计的RBF网络在动态环境下具有优良的精度和泛化能力.

引用

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