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将自适应遗传算法应用于多层RBF神经网络的学习，对隐层核函数的中心和宽度值进行同时优化，并用正则最小二乘法求权重，以完成网络的构建。应用该学习法进行实函数的逼近，实验证明了该算法比多层RBF网络的聚类学习法具有更高的实函数逼近精度。
多层RBF网络的自适应遗传算法及其在实函数逼近中的应用
【摘 要】
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将自适应遗传算法应用于多层RBF神经网络的学习，对隐层核函数的中心和宽度值进行同时优化，并用正则最小二乘法求权重，以完成网络的构建。应用该学习法进行实函数的逼近，实验证明
【机 构】
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安徽工业大学经济学院
【出 处】
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安徽工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年2期
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