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该文提出了一种新的RBF神经网络的设计方法 ,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行进化优选 ,用自适应梯度下降法选择隐层节点高斯函数的宽度 ,用递推的最小二乘法训练RBF神经网络的权值 ,仿真结果证明了该方法的有效性。
基于遗传算法的RBF神经网络的优化设计方法
【摘 要】
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该文提出了一种新的RBF神经网络的设计方法 ,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层节点中心值进行进化优选 ,用自适应梯度下降法选择隐层节点高斯函数的宽度 ,用递推的最小二乘法训练RBF神经网络的权值 ,仿真结果证明了该方法的有效性。
【机 构】
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辽宁石油化工大学化学系
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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2003年11期
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