【摘 要】
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该论文以RBF神经网络的学习算法为研究中心,在分析了近几年来国内外的相关研究成果和发展前景后,提出一种自适应进化学习算法,它是以规则化正交最小二乘(ROLS)算法确定的隐节
【出 处】
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杭州电子工业学院 杭州电子科技大学
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该论文以RBF神经网络的学习算法为研究中心,在分析了近几年来国内外的相关研究成果和发展前景后,提出一种自适应进化学习算法,它是以规则化正交最小二乘(ROLS)算法确定的隐节点为聚类中心,根据训练数据的几何分布特征按近邻函数准则批量动态地调整所有隐节点的宽度,由此构造RBF神经网络.同时,ROLS算法中的规则化参数采用遗传退火列表寻优混合算法全局优化,在优化过程中分批构造RBF神经网络,直至满足所需的精度要求.通过对厄米特多项式的逼近和非稳定的Logistic时间序列预测,表明自适应进化学习算法不仅较好地避免了RBF神经网络的过拟合问题,而且有效地提高了RBF神经网络的泛化能力和测试精度.
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