一种基于AGA的RBF网络混合学习算法

• 作者: 刘顺波 史德琴 李钊 高运广
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应遗传算法 径向基函数网络 隐单元 K-均值聚类
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2008.11.009

摘要

基于目前RBF网络学习方法中的一些不足,提出了一种基于AGA的混合学习方法,即应用AGA对网络隐单元RBF个数和宽度σ同时优选,并将最佳隐单元数作为K-均值聚类数得到隐单元中心,隐层到输出层的权值由LS法确定.针对K-均值聚类算法对初始值敏感的同题,算法在最后阶段对其执行多次运算,由此选择最佳结果.仿真结果表明,该方法在大样本情况下,训练得到的网络在精度和结构上得到了良好的结合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘顺波		39	179	7.0	11.0
2	李钊		60	246	7.0	12.0
3	高运广		19	93	5.0	8.0
4	史德琴	空军工程大学工程学院	24	116	4.0	10.0