一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法

• 作者: 梁艳 靳东明
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: RBF神经网络 亲属优先遗传算法 局部响应 参数优化
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文

摘要

针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法的有效性和适用性,既避免了RBF神经网络的学习陷入局部极小,同时也提高了学习效率,为硬件实现RBF神经网络的片上学习提供了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳东明	清华大学微电子学研究所	25	183	7.0	12.0
2	梁艳	清华大学微电子学研究所	6	396	4.0	6.0