【摘 要】
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RBF网络是目前最流行的神经网络,在函数逼近、系统辨识、参数估计、模式分类、自适应控制及预测等方面都获得了成功的应用.该文系统地概述了神经网络的结构及数学基础,并在此
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RBF网络是目前最流行的神经网络,在函数逼近、系统辨识、参数估计、模式分类、自适应控制及预测等方面都获得了成功的应用.该文系统地概述了神经网络的结构及数学基础,并在此基础上较为详尽地论述了RBF网络的结构、数学基础和训练方法等.该文的突破性进展在于提出了用递阶遗传算法训练BRF网络,并对该算法的染色体结构、遗传操作和性能等进行了深入地探讨和研究.基于该学习算法,用RBF网络建立了M-G序列拟合模型及股市指数和股票价格预测模型,计算机仿真结果表明,经过该方法训练得到的网络具有很高的学习精度、容错能力和泛化能力,克服了由于网络结构不恰当而造成的过拟合及精度不够的问题.该文对股市预测进行了实证研究.该文针对上述综诣、深证综诣、新大洲和伊利股份的股票价格进行了实证研究,结果表明HGA-RBF在复杂系统建模问题上有很高的应用价值.
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