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提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法.它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数.利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测,取得了较好的效果.
基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络
【摘 要】
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提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法.它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数.利用
【机 构】
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天津大学管理学院
【出 处】
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系统工程学报
【发表日期】
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2001年6期
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