APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS TO THE STRUCTURE OPTIMIZATION OF RADIAL BASIS PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS

机译：遗传算法在径向基概率神经网络结构优化中的应用

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The genetic algorithm (GA) is applied in this paper to select hidden centers of radial basis probabilistic neural networks (RBPNN). The encoding method of individuals for GA, proposed in this paper, embodies not only the number but also the positions of selected centers. In addition, precision control is integrated into definition of the fitness function. Finally, we use the two-dimensional Gaussian distribution classification problem to illustrate the performance of the GA.

机译：本文应用遗传算法（GA）来选择径向基概率神经网络（RBPNN）的隐藏中心。本文提出的遗传算法的个体编码方法不仅体现了数量，而且体现了所选中心的位置。此外，精度控制已集成到适应性函数的定义中。最后，我们使用二维高斯分布分类问题来说明遗传算法的性能。

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来源
《2002 6th International Conference on Signal Processing Proceedings (ICSP'02) Vol.2; Aug 26-30, 2002; Beijing, China 》|2002年|p.1243-1246|共4页
会议地点 Beijing(CN);Beijing(CN)
作者
Wenbo Zhao; De-Shuang Huang; Ge Yunjian;
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作者单位

Department of Automation, University of Science and Technology of China P.O. Box 1130, Hefei, Anhui 230031, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术 ;
关键词

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