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基于合作型协同进化的RBFNN分类算法
摘要：针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CO-RBFNN学习算法.该算法首先利用K-均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点群作为子种群进行协同进化操作,最终获得网络的最优结构.算法采用包含整个网络隐节点结构和控制向量的.矩阵式混合编码方式,隐层和输出层之间的连接权值由伪逆法确定.在UCI的8个数据集上进行的仿真实验结果验证该算法的有效性和可行性. 作者： 田津 李敏强 陈富赞 Author： TIAN Jin LI Min-Qiang CHEN Fu-Zan 作者单位： 天津大学管理学院,天津,300072 期 刊： 模式识别与人工智能 ISTICEIPKU Journal： PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE 年，卷(期)： 2008, 21(1) 分类号： 关键词： 径向基函数神经网络(RBFNN) 协同进化 K-均值聚类 分类能力 机标分类号： H31 G62 机标关键词： 合作型 协同进化 分类算法 Cooperative Coevolution 隐节点 径向基函数神经网络 最优结构 优化方法 学习算法 连接权值 控制向量 均值算法 节点聚类 结果验证 节点结构 分类能力 仿真实验 方法确定 并行搜索 编码方式 基金项目： 国家自然科学基金，教育部跨世纪优秀人才培养计划 基于合作型协同进化的RBFNN分类算法[期刊论文] 模式识别与人工智能 --2008, 21(1)田津 李敏强 陈富赞针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CO-RBFNN学习算法.该算法首先利用K-均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点...【基于合作型协同进化的RBFNN分类算法】相关文章：
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