【摘 要】
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为设计具有良好逼近性能的径向基神经网络,提出一种两层结构的自适应混合学习算法.内层迭代过程综合了梯度下降法和智能优化方法的优点,采用基于衰减梯度信息的智能优化方法,
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院,
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为设计具有良好逼近性能的径向基神经网络,提出一种两层结构的自适应混合学习算法.内层迭代过程综合了梯度下降法和智能优化方法的优点,采用基于衰减梯度信息的智能优化方法,对具有固定结构的网络进行参数训练;外层迭代根据内层迭代的效果,利用最优停止规则自适应地动态调节网络隐含层节点数,使算法以较大概率收敛至全局最优.设计了网络结构修正算子,实现对最终结果的进一步简化.最后,文章给出算法实现的具体步骤,并通过仿真实例验证了算法有效性和可行性.
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