一种新的RBF网络两级学习设计方法

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 4次 | 上传用户：fayo

【摘要】

：

为了简化径向基网络结构,构造出良好泛化性能力的网络,提出了一种径向基(RBF)网络的两级学习新设计方法。在下级将正交最小二乘法(OLS)与A-最优设计方法(A-opt)相结合(OLS+A-opt),引入一种基于A-最优设计准则的混合代价函数,同时优化网络模型的逼近性能及模型的充分性,自动构建结构节俭的RBF网络模型;而方法中的关键学习参数A-最优代价系数通过上级粒子群优化方法(PSO)优化获取最佳

【作者】

：

陈俊风任子武

【机构】

：

河海大学计算机及信息工程学院,哈尔滨工业大学控制与仿真中心

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2009年06期

【关键词】

：

正交最小二乘法最优设计粒子群优化径向基网络 Orthogonal least squares A -optimality design Particle

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