基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用

• 作者: 侯毅刚 李剑 江成顺
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络集成 最优训练中止算法 调制识别
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 448-451
• 分类号: TP391
• 字数: 2601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2010.04.015

摘要

首先通过模拟退火算法对单个网络的隐含层高斯基函数中心值和标准化常数聚类算法进行了优化,进而提出了一种基于泛化误差性能跟踪的最优训练中止算法,避免了神经网络的过学习问题;最后通过基于最优权重的集成算法给出了模式所属类别的确定性衡量,提高了识别精度和系统的泛化能力.将该算法用于调制信号类型识别,取得了较高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江成顺	信息工程大学信息工程学院	42	257	8.0	15.0
2	侯毅刚	信息工程大学信息工程学院	4	2	1.0	1.0