Variables Screening Method Based on the Algorithm of Combining Fruit Fly Optimization Algorithm and RBF Neural Network

机译：基于果蝇优化算法和RBF神经网络结合算法的变量筛选方法

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The form of fruit fly optimization algorithm (FOA) is easy to learn and has the characteristics of quick convergence and not readily dropping into local optimum. This paper presents the optimization of RBF neural network by means of FOA and establishment of network model, adopting it with the combination of the evaluation of the mean impact value (MIV) to select variables. The validity of this model is tested by two actual examples, furthermore, it is simpler to learn, more stable and practical.

机译：果蝇优化算法（FOA）的形式易于学习，并且具有快速收敛性的特点，并且不容易落入局部最佳。本文通过FOA和网络模型的建立介绍了RBF神经网络的优化，采用了对平均冲击值（MIV）的评估来选择变量的组合。此类模型的有效性由两个实际的例子测试，此外，学习更简单，更稳定和实用更简单。

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来源
《International Conference on Computer and Information Applications》|2013年||共5页
会议地点
作者
Fuqiang Xu; Youtian Tao;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
FOA; RBF neural network; Parameter optimization; MIV; Variables screen;

机译：FOA;RBF神经网络;参数优化;miv;变量屏幕;

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