基于免疫单克隆算法的RBF神经网络优化

• 作者: 卢潇 杜鹃 焦宁
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 免疫单克隆 RBF神经网络 抗体 亲和力 变异
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 207-209
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.15.084

摘要

本文采用免疫单克隆算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值.并提出一种新的亲和力变异方法,有效地改善了抗体变异中的变异幅度变化对算法精度的影响,同时很好的体现了单克隆选择算法抗体变异的特点.通过对非线性函数进行逼近的仿真试验表明,免疫单克隆算法能很好的提高RBF网络的学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜鹃	西西安空军工程大学电讯工程学院	1	1	1.0	1.0
2	卢潇	西西安空军工程大学电讯工程学院	1	1	1.0	1.0
3	焦宁	西西安空军工程大学电讯工程学院	1	1	1.0	1.0