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一种人工免疫与RBF神经网络结合的混合算法的应用
引用本文:周颖,郑德玲,裘之亮,刘聪.一种人工免疫与RBF神经网络结合的混合算法的应用[J].计算机工程与应用,2004,40(1):39-40,46.
作者姓名:周颖  郑德玲  裘之亮  刘聪
作者单位:1. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083;河北工业大学电气与自动化学院,天津,300130
2. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
3. 河北工业大学电气与自动化学院,天津,300130
基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金资助(编号:20020008004)
摘    要: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。

关 键 词:人工免疫  RBF神经网络  中心点  混合算法
文章编号:1002-8331-(2004)01-0039-02

An Application of a Coupled Algorithm by the Artificial Immune and RBF Network
Zhou Ying , Zheng Deling Qiu Zhiliang Liu Cong.An Application of a Coupled Algorithm by the Artificial Immune and RBF Network[J].Computer Engineering and Applications,2004,40(1):39-40,46.
Authors:Zhou Ying  Zheng Deling Qiu Zhiliang Liu Cong
Affiliation:Zhou Ying 1,2 Zheng Deling 1 Qiu Zhiliang 2 Liu Cong 11
Abstract:This paper presents a learning algorithm b ased on artificial immune which has the characteristics of recognition variable and self-adjustment.It is used for the choice of the number and position for t he center of the hide layer of RBF neural network.The input of the network is the antigen with its internal image as the antibody.The least square algorithm is adopted for the weight training.The simulation study shows that the algori thm is of good generalization ability and high precision.
Keywords:artificial immune  radial basis function neural network  center  hybrid algorithm
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