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基于人工免疫系统的RBF网络设计

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2026KB | 2015-12-27

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由于传统的RBF网络学习方法存在诸多的不足，本文提出基于免疫机制的三级RBF网络学习方法：在第一级得到网络隐层节点数作为疫苗，不仅可自行构建网络，还降低了第二级搜索空间的复杂度；第二级利用人工免疫算法对解空间进行多点搜索，得到全局最优的隐层非线性参数；第三级采用最小二乘法确定网络输出层线性参数，极大地降低了第二级结构的维数，提高了算法效率。
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