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基于泛函网络的结构特点和遗传规划的全局搜索能力，提出了广义基函数概念，通过改进遗传规划的编码方式对广义基函数进行学习，用最小二乘法设计适应度函数，从而确定泛函网络的最佳逼近结构模型。最后，4个数值仿真实例表明，该方法是有效可行的，具有较强的泛化特性。
一种基于改进遗传规划的泛函网络结构逼近模型
【摘 要】
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基于泛函网络的结构特点和遗传规划的全局搜索能力，提出了广义基函数概念，通过改进遗传规划的编码方式对广义基函数进行学习，用最小二乘法设计适应度函数，从而确定泛函网络的最佳
【机 构】
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广西民族大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年35期
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