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基于二层规划上下层相互制约、各自独立决策的性质，融合遗传算法的选择、交叉算子，采用交叉验证方法，动态改善RBF算法的精度，使奇异样本以较大概率落在下层，以得到精度较高的训练网络。研究表明，改进RBF算法可以提高训练网络的泛化能力，并能以较大概率得到预测集中的奇异样本。
基于二层规划的改进RBF算法在iris数据集分类中的应用
【摘 要】
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基于二层规划上下层相互制约、各自独立决策的性质，融合遗传算法的选择、交叉算子，采用交叉验证方法，动态改善RBF算法的精度，使奇异样本以较大概率落在下层，以得到精度较高的训练
【机 构】
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石河子大学理学院,新疆生产建设兵团化工绿色过程重点实验室石河子大学
【出 处】
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长江大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年8期
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