| 基于MDL的RBF神经网络结构和参数的学习 |
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| 引用本文： | 刘妹琴,陈际达,蔡自兴.基于MDL的RBF神经网络结构和参数的学习[J].小型微型计算机系统,2000,21(4):379-382. |
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| 作者姓名： | 刘妹琴 陈际达 蔡自兴 |
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| 作者单位： | 1. 华中理工大学控制科学与工程系,武汉,430074
2. 中南工业大学信息工程学院,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 95攀登计划项目!(项目号 13 )，国家 973项目!(项目号 :G19980 2 0 3 19) |
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| 摘 要： | 本文提出了一种优化径向基函数神经网络（ＲＢＦＮＮ）结构的参数的方法，该方法包括两个过程：训练和进化．训练用梯度下降法学习ＲＢＦＮＮ的中心，宽度和输出权值；进化采用二进制编码的遗传算法（ＧＡ）学习ＲＢＦＮＮ的结构，适应度函数是基于信息论中最小描述长度（ＭＤＬ）原理的目标函数．函数逼近仿真实验证明了该方法比其他方法鲁棒性强，所得到的网络结构简单．
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| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 遗传算法 鲁棒性 MDL |
LEARNING THE ARCHITECTURES AND PARAMETERS OF RBF NEURAL NETWORK BASED ON MDL |
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| LIU Mei-qin,CHEN Ji-da,CAI Zi-xing.LEARNING THE ARCHITECTURES AND PARAMETERS OF RBF NEURAL NETWORK BASED ON MDL[J].Mini-micro Systems,2000,21(4):379-382. |
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| Authors: | LIU Mei-qin CHEN Ji-da CAI Zi-xing |
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