【摘 要】
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提出一种基于减聚类、K-means算法及改进的粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法首先使用减聚类确定隐层节点数和K-means初始聚类中心;然后通过
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提出一种基于减聚类、K-means算法及改进的粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法首先使用减聚类确定隐层节点数和K-means初始聚类中心;然后通过K-means算法求取RBF网络所有参数,作为PSO的初始粒子群;为了提高PSO算法的收敛性和稳定性,对基本PSO算法进行了优化改进,最后使用改进的PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.对IRIS数据集分类识别的仿真结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率和更好的稳定性.
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