基于BCC算法和最速下降法的RBF神经网络结构优化算法

• 作者: 刘晓刚 李京 李琳 赵志刚
• 来源期刊: 青岛大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 BCC算法 最速下降法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化工程
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9798.2007.03.010

摘要

为提高细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis, BCC)算法优化后RBF神经网络(RBFNN)的泛化能力,提出了一种新的细菌编码方式.将隐层节点位置和相应的控制参数组成细菌,使RBFNN的两个参数同时得到优化;同时,在整体算法中融入最速下降法,利用其能快速收敛到极小点的特性,使算法速度得到提升.将此算法优化后的RBFNN用于IRIS和双螺旋分类问题,结果表明:算法速度提升了大约60%,同时泛化效果也得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李京	青岛大学信息工程学院	16	126	5.0	11.0
2	李琳	青岛大学信息工程学院	42	173	8.0	11.0
3	赵志刚	青岛大学信息工程学院	66	495	13.0	19.0
4	刘晓刚	青岛大学信息工程学院	3	30	2.0	3.0