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基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

来源 :吉首大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：hbb88191312

【摘 要】

：

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初

【作 者】

：

段明秀 

【机 构】

：

吉首大学数学与计算机科学学院

【出 处】

：

吉首大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2010年1期

【关键词】

：

遗传算法(GA) 模糊RBF 神经网络 函数逼近 genetic algorithm（GA）  fuzzy RBF  neural network  funct 

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提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.

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