【摘 要】
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针对径向基函数（RBF）网络和免疫系统的相似性,本文提出了一种基于免疫模型的RBF网络在线学习方法以解决动态问题.该方法借鉴了免疫系统动态调整以对抗不断入侵的抗原的机制,通
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针对径向基函数（RBF）网络和免疫系统的相似性,本文提出了一种基于免疫模型的RBF网络在线学习方法以解决动态问题.该方法借鉴了免疫系统动态调整以对抗不断入侵的抗原的机制,通过免疫初步覆盖、免疫交叉响应和疫苗注射等免疫操作,加速算法效率、提高算法精度和动态性能.通过以上操作使得RBF网络能够根据样本的变化迅速地调整网络结构与参数.计算机仿真研究表明,采用这种方法设计的RBF网络在动态环境下具有优良的精度和泛化能力.
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