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基于改进差分进化算法的RBF神经网络优化方法

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摘要

提出了一种新的RBF神经网络训练方法——改进差分进化算法,并用改进差分进化优化的神经网络对非线性系统进行逼近.采用改进差分进化算法对RBF神经网络的中心值、宽度和权值进行了优化.仿真实验结果表明,改进的差分进化算法具有比遗传算法更强的非线性系统逼近能力.

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来源
《成都大学学报：自然科学版》 |2009年第3期|231-233|共4页
作者
方力智; 张翠芳; 易芳;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
改进差分进化算法; 径向基函数神经网络; 非线性系统逼近;

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