| RBF 神经网络的递阶遗传训练新方法 |
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| 引用本文： | 郑丕谔,马艳华.RBF 神经网络的递阶遗传训练新方法[J].控制与决策,2000,15(2):165-168. |
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| 作者姓名： | 郑丕谔 马艳华 |
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| 作者单位： | 天津大学系统工程研究所,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(79670064) |
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| 摘 要： | 针对RBF网络的特点，提出一种递阶遗传算法，不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度)，而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。
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| 关 键 词： | RBF网络 递阶遗传算法 参数训练 神经网络 |
| 修稿时间： | 1998-10-12 |
A New Hierarchical Genetic Algorithm for Training of RBF Neural Networks |
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| Affiliation: | Tianjin University |
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| Abstract: | A hierarchical genetic algorithm for RBF neural networks is proposed to train network parameters such as centers, widths and connection weights. In addition, the configuration of an RBF network is also determined at the same time during training. Training and test based on practical data sets are carried out respectively, and a good performance of the new algorithm is demonstrated. |
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| Keywords: | RBF neural networks hierarchical genetic algorithms parameter training structural optimization |
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