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基于合作型協同進化的RBFNN分類算法
摘要：針對傳統優化方法提高徑向基函數神經網絡(RBFNN)分類能力存在的問題,提出一種基于合作型協同進化群體并行搜索的CO-RBFNN學習算法.該算法首先利用K-均值算法對最近鄰方法確定的網絡初始隱節點聚類,然后以聚類后的隱節點群作為子種群進行協同進化操作,最終獲得網絡的最優結構.算法采用包含整個網絡隱節點結構和控制向量的矩陣式混合編碼方式,隱層和輸出層之間的連接權值由偽逆法確定.在UCI的8個數據集上進行的仿真實驗結果驗證該算法的有效性和可行性. 作者： 田津 李敏強 陳富贊 Author： TIAN Jin LI Min-Qiang CHEN Fu-Zan 作者單位： 天津大學管理學院,天津,300072 期 刊： 模式識別與人工智能 ISTICEIPKU Journal： PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE 年，卷(期)： 2008, 21(1) 分類號： 關鍵詞： 徑向基函數神經網絡(RBFNN) 協同進化 K-均值聚類 分類能力 機標分類號： H31 G62 機標關鍵詞： 合作型 協同進化 分類算法 Cooperative Coevolution 隱節點 徑向基函數神經網絡 最優結構 優化方法 學習算法 連接權值 控制向量 均值算法 節點聚類 結果驗證 節點結構 分類能力 仿真實驗 方法確定 并行搜索 編碼方式 基金項目： 國家自然科學基金，教育部跨世紀優秀人才培養計劃 基于合作型協同進化的RBFNN分類算法[期刊論文] 模式識別與人工智能 --2008, 21(1)田津 李敏強 陳富贊針對傳統優化方法提高徑向基函數神經網絡(RBFNN)分類能力存在的問題,提出一種基于合作型協同進化群體并行搜索的CO-RBFNN學習算法.該算法首先利用K-均值算法對最近鄰方法確定的網絡初始隱節點聚類,然后以聚類后的隱節點...【基于合作型協同進化的RBFNN分類算法】相關文章：
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