RBF神经网络的一种鲁棒学习算法

• 作者: 刘妹琴 廖晓昕
• 来源期刊: 华中理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数神经网络 定标鲁棒代价函数 改进遗传算法
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2000.02.003

摘要

用定标鲁棒代价函数代替传统的二次型指标,并结合改进的遗传算法,搜索近最优径向基函数神经网络 (RBFNN) 的结构和参数.实验结果表明该训练方法比其他方法具有更强的鲁棒性,可提高RBFNN的泛化能力,自动消除训练数据中的噪声,再现训练数据中的潜在规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓昕	华中理工大学控制科学与工程系	25	724	14.0	25.0
2	刘妹琴	华中理工大学控制科学与工程系	6	179	6.0	6.0