一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法

梁艳; 靳东明

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一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法

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针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法的有效性和适用性,既避免了RBF神经网络的学习陷入局部极小,同时也提高了学习效率,为硬件实现RBF神经网络的片上学习提供了基础.

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来源
《微电子学与计算机》 |2009年第7期|17-20|共4页
作者
梁艳; 靳东明;
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作者单位

清华大学微电子学研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
RBF神经网络; 亲属优先遗传算法; 局部响应; 参数优化;

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