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提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性．能够选择出较优秀的特征子集。
优化的RBF网络在特征选择中的应用研究
【摘 要】
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提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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信息化纵横
【发表日期】
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2009年15期
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2008GZ0003）
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