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基于免疫单克隆算法的RBF神经网络优化

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:221 | 2009-12-29

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本文采用免疫单克隆算法对RBF 神经网络的隐层中心值和宽度进行优化，用递推
最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。并提出一种新的亲和力变异方法，有效地改善了抗体变异中的变异幅度变化对算法精度的影响，同时很好的体现了单克隆选择算法抗体变异的特点。通过对非线性函数进行逼近的仿真试验表明，免疫单克隆算法能很好的提高RBF网络的学习能力。
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