基于微种群遗传算法和RBF神经网络的散乱数据重建方法

• 作者: 康宝生 郭丽霞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基神经网络 微种群遗传算法 散乱数据 曲面重建
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.01.013

摘要

利用微种群遗传算法,结合性能优越的径向基函数神经网络,建立了适用于散乱数据曲面重建的径向基函数网络模型.采用微种群遗传算法完成对神经网络的权值优化,可避免早熟收敛,且有较快的收敛速度.实验结果表明,用这种方法解决散乱数据点的重建问题,具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康宝生	西北大学信息科学与技术学院	119	953	15.0	23.0
2	郭丽霞	西北大学数学系	1	6	1.0	1.0