基于合作型协同进化的RBFNN分类算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangqianzheng

【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

【作者】

：

田津李敏强陈富赞

【机构】

：

天津大学管理学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2004年期

【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

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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.

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