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提出了一种人工免疫学习算法，该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法用于RBF神经网络隐层中心点数量和位置的调整，网络的输入数据作为抗原，抗体(RBF中心)作为抗原的内影像，输出采用最小二乘法。仿真结果表明，该混合算法具有较强的泛化能力，而且精度高，效果好。
一种人工免疫与RBF神经网络结合的混合算法的应用
【摘 要】
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提出了一种人工免疫学习算法，该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法用于RBF神经网络隐层中心点数量和位置的调整，网络的输入数据作为抗原，抗体(RBF中心)作为抗原
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,河北工业大学电气与自动化学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年1期
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