【摘 要】
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本文改进了递归正交最小二乘(ROLS)算法的停止条件,并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中隐单元的个数;借用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法的思想来确
【机 构】
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青岛大学信息工程学院,青岛大学自动化工程学院
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本文改进了递归正交最小二乘(ROLS)算法的停止条件,并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中隐单元的个数;借用细菌群体趋药性(bacterial colony chemotaxis,BCC)算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数;把改进的ROLS算法和BCC算法相结合(ROLS-BCC算法),来全结构优化RBF神经网络,使RBF网络不但可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数。实验结果表明,本文算法的优化效率高,优化后RBFNN的结构小,并且提高了RBFNN的泛化能力。
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