RBF网络的微分进化正交最小二乘算法

• 作者: 苏美娟 邓伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 正交最小二乘方法 微分进化算法
• 年，卷（期）: 2007,（35）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.35.013

摘要

研究用于径向基函数(RBF)网络训练的一种微分进化正交最小二乘(DEOLS)算法.把微分进化(DE)算法的种群作为正交最小二乘(OLS)算法的候选径向基函数集合,利用OLS对DE的种群个体进行评断,以确定RBF网络的隐结点的数目、中心和宽度.该算法融合了DE的强大搜索能力和OLS的高效评断能力,隐结点的选择比OLS要合理,同时避免DE的复杂性.最后使用实验验证了该算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟	苏州大学计算机科学与技术学院	73	313	9.0	12.0
2	苏美娟	苏州大学计算机科学与技术学院	4	30	2.0	4.0