| 基于递阶进化规划的RBF网络设计新方法 |
| |
| 引用本文： | 陈得宝,王晓兰,邱熔胜. 基于递阶进化规划的RBF网络设计新方法[J]. 兰州理工大学学报, 2001, 27(3): 60-63 |
| |
| 作者姓名： | 陈得宝 王晓兰 邱熔胜 |
| |
| 作者单位： | 甘肃工业大学电气工程与信息工程学院, |
| |
| 基金项目： | 甘肃省自然科学基金 (ZS0 0 1 A2 2 0 2 0 G) |
| |
| 摘 要： | 针对RBF神经网络的特点 ,提出一种递阶进化规划算法 ,利用此方法同时对网络的拓扑结构和网络参数 (权值、隐节点中心和形状参数 )进行优化 ,克服梯度算法需要求导且易陷入局部极小的弱点 ,分别对单入单出和多入单出非线性函数的建模问题进行了仿真 ,验证了该算法的有效性
|
| 关 键 词： | RBF神经网络 递阶进化规划 神经网络结构优化 梯度算法 |
| 文章编号： | 1000-5889(2001)03-0060-04 |
| 修稿时间： | 2000-08-26 |
A new design method of RBF neural network based on hierarchical evolutionary programming |
| |
| CHEN De bao,WANG Xiao lan,QIU Rong sheng. A new design method of RBF neural network based on hierarchical evolutionary programming[J]. Journal of Lanzhou University of Technology, 2001, 27(3): 60-63 |
| |
| Authors: | CHEN De bao WANG Xiao lan QIU Rong sheng |
| |
| Abstract: | Aimed at the feature of RBF neural network, a hierarchical evolutionary programming for this network design is proposed to optimize its topological configuration and parameters such as the weights, implicit node centers, and shape parameter, so that the malady of necessary derivation and local minimum trap with the gradient algorithm can be overcome. The mapping of SISO and MISO system'nonlinear function is simulated, respectively, by which the effectiveness of the algorithm presented is tested. |
| |
| Keywords: | RBF neural network hierarchical evolutionary programming neural network configuration optimization gradient algorithm |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
