【摘 要】
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讨论了用正交最小二乘算法训练RBF网的不足之处 ,然后引入了选择路径的概念 ,在此基础上 ,提出了RBF网隐层节点选取的进化优选算法 .仿真结果表明 ,在不同的精度要求下 ,用进
【机 构】
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东南大学自动化研究所!南京 210096,东南大学自动化研究所!南京 210096,东南大学自动化研究所!南京 210096
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讨论了用正交最小二乘算法训练RBF网的不足之处 ,然后引入了选择路径的概念 ,在此基础上 ,提出了RBF网隐层节点选取的进化优选算法 .仿真结果表明 ,在不同的精度要求下 ,用进化优选算法均能设计出比正交最小二乘算法更小的RBF网 .
After discussing the shortcomings of using orthogonal least squares algorithm to train RBF network, and then introducing the concept of path selection, we propose an evolutionary optimization algorithm for selecting hidden layer node of RBF network. The simulation results show that, With the precision requirement, the RBF neural network can be designed smaller than the orthogonal least squares algorithm by the evolutionary optimization algorithm.
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