【摘 要】
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用脊波函数作为单隐层神经网络的激活函数,针对此种网络提出了一种两阶段的参数估计优化算法:用进化算法来优化网络中的尺度、方向和位置参数,用最小二乘法来估计网络中的线
【机 构】
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长沙学院电子与通信工程系,合肥工业大学电气与自动化工程学院,
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用脊波函数作为单隐层神经网络的激活函数,针对此种网络提出了一种两阶段的参数估计优化算法:用进化算法来优化网络中的尺度、方向和位置参数,用最小二乘法来估计网络中的线性权重。把此种模型和优化方法用于预测著名的Mackey-Glass混沌时间序列。比较结果表明了提出方法的有效性。
Using the ridge wave function as the activation function of the single hidden layer neural network, a two-stage parameter estimation optimization algorithm is proposed for this kind of network: using evolutionary algorithm to optimize the scale, direction and position parameters in the network, Estimate the linear weights in the network. Use this model and optimization method to predict the famous Mackey-Glass chaotic time series. The comparison shows the effectiveness of the proposed method.
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