一种构造径向基神经网络的新型IPL算法

提出了一种新型的IPL(incremental projection learning)算法。该算法通过调整网络参数,达到修正IPL 算子A的目的。与原来的IPL算法相比,新算法所需训练样本数较少,步骤简单,训练速度快。仿真结果表明,由 经过改进的。IPL算法得到的径向基网络结构相对简单,结果也较精确。     

用遗传算法消除改进HNN的寄生点

在Hopfield网络 (HNN)权值训练中采用了传统HNN训练的方法 ,把权值矩阵压缩为一个向量 ,简化了权值训练过程 ,增大了HNN的容量。但在回想阶段HNN产生了大量寄生点 ,相关文献提出了几种寄生点消除的方法 ,但效率低 ,同时会导致样本信息的丢失。利用遗传算法 (GA)进行回想 ,保持了样本信息 ,并利用GA各代多样性 ,大大提高了HNN的效率。通过MATLAB程序仿真证实了这一结论。