基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究

来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：CPhoenixEx

【摘要】

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针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过

【作者】

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文常保马文博刘鹏里

【机构】

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长安大学电子与控制工程学院微纳电子研究所

【出处】

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计算机工程与科学

【发表日期】

：

2019年5期

【关键词】

：

改进遗传算法 RBF神经网络结构优化环境预测 improved genetic algorithm (IGA)radial basis function (

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61701044),陕西省自然科学基础研究计划(2018JQ6056,2018XNCG-G-01),中央高校教育教学改革专项经费(300103190537,300104283215).

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针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到

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