最大绝对误差结合微遗传算法优化径向基概率神经网络

• 作者: 王立明 赵温波 黄德双
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基概率神经网络 结构优化 微遗传算法 最大绝对误差-微遗传算法
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 179-187
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 字数: 6823字
• 语种: 中文

摘要

使用最大绝对误差算法(MAEA)优选径向基概率神经网络(RBPNN)隐中心矢量,将MAEA与求解RBPNN最优核函数控制参数的微遗传算法(μGA)相结合(MAE-μGA)来共同实现RBPNN的全结构优化.实验结果显示,对比其他几种算法,MAE-μGA优化后的RBPNN结构最简,而且在推广能力方面略好于其他几种优化方法.另外,MAE-μGA对径向基函数网络也有很好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德双	中国科学院合肥智能机械研究所	9	310	7.0	9.0
2	赵温波	解放军炮兵学院三系	5	61	4.0	5.0
3	王立明	解放军炮兵学院三系	2	40	2.0	2.0