湖南省教育厅科研基金(10C0412)
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 相关作者：甘敏董学平张刚林陈威兵刘光灿更多>>
- 相关机构：合肥工业大学长沙学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 全局优化RBF网络的一种新算法被引量：6
- 2012年
- 神经网络的输入变量、隐含层结点以及中心的选择对模型的性能都有重大的影响,以前的研究一般只考虑优化网络的参数或其结点数。为解决这个问题,提出了一种新的全局优化算法来自动选择RBF神经网络的输入变量和结点数目,并同时优化其参数。在提出的算法中,RBF网络的结点数目、输入变量的选择和参数都采用二进制编码,并用遗传算法来优化。为提高算法的性能和收敛速度,在遗传算法优化的同时引入了一种高性能的基于梯度的局部搜索算子(结构化的非线性参数优化方法)来优化RBF网络中的参数。Box-Jenkins煤气炉标准时间序列的预测问题被用来检验算法的性能。实验结果表明,提出的算法可以得到非常"紧凑"的RBF网络,且其性能优于其他一些算法。
- 张刚林甘敏董学平陈威兵
- 关键词：RBF神经网络遗传算法
- 进化优化脊波网络及其应用被引量：1
- 2011年
- 用脊波函数作为单隐层神经网络的激活函数,针对此种网络提出了一种两阶段的参数估计优化算法:用进化算法来优化网络中的尺度、方向和位置参数,用最小二乘法来估计网络中的线性权重。把此种模型和优化方法用于预测著名的Mackey-Glass混沌时间序列。比较结果表明了提出方法的有效性。
- 张刚林甘敏董学平刘光灿
- 关键词：参数估计神经网络
