全局优化径向基函数网络方法的设计及应用

摘要

针对径向基神经网络(RBFNN)中隐层单元中心及输出层权值向量难以有效确定的问题,论文提出了一种基于进化思想的解决方案.以进化算法中的模式定理为理论依据,运用分治策略思想,将隐层中心的最优化过程和输出层权值向量的最优化过程并行处理,提高了算法效率.最后将设计的整体进化径向基神经网络应用于数据的分类,以UCI数据库中的iris和wheat数据集为测试物料,采用该文提出的进化方案得到最优中心和权值向量,测试表明相对于RBFNN运用聚类办法确定中心和最小二乘确定权值的方法以及支持向量机其检出率能提高20％.