多层RBF网络的自适应遗传算法及其在实函数逼近中的应用

• 作者: 庄健 盛飞
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 多层RBF神经网络 自适应遗传算法 实函数逼近
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与经管
• 页码范围: 192-196,202
• 页数: 6页
• 分类号: TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2013.02.020

摘要

将自适应遗传算法应用于多层RBF神经网络的学习,对隐层核函数的中心和宽度值进行同时优化,并用正则最小二乘法求权重,以完成网络的构建.应用该学习法进行实函数的逼近,实验证明了该算法比多层RBF网络的聚类学习法具有更高的实函数逼近精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄健	安徽工业大学经济学院	9	10	2.0	3.0
2	盛飞	安徽工业大学经济学院	1	5	1.0	1.0