SA-HHGA优化RBF神经网络的方法及应用

• 作者: 李良 谢建 高钦和 黄建招
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟退火 混合递阶遗传算法 径向基神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 页码范围: 209-212
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0112

摘要

提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优，引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制，采用最小二乘法确定网络的输出权值。将此方法应用于典型实例，并与其他四种方法进行对比，通过试验结果证明了该方法的准确率明显优于其他四种方法，方法的可行性和优越性得到验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢建	第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室	77	521	12.0	18.0
2	李良	第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室	30	228	10.0	14.0
3	高钦和	第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室	69	776	16.0	25.0
4	黄建招	第二炮兵工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室	15	72	5.0	7.0