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一种基于径向基函数神经网络参数优化的ICA-RBF神经网络算法 被引量：1
1
作者 李友云 谭莉慧 霍剑光 《数学理论与应用》 2019年第3期104-112,共9页
本文给出一种基于径向基函数(RBF)神经网络参数优化的ICA-RBF神经网络算法.首先采用帝国竞争算法(ICA)对径向基函数神经网络参数进行全局寻优,得到具有全局最优的参数初始值.然后使用梯度方法训练径向基网络模型,建立ICA-RBF神经网络算... 本文给出一种基于径向基函数(RBF)神经网络参数优化的ICA-RBF神经网络算法.首先采用帝国竞争算法(ICA)对径向基函数神经网络参数进行全局寻优,得到具有全局最优的参数初始值.然后使用梯度方法训练径向基网络模型,建立ICA-RBF神经网络算法.最后通过数值实验对该方法的有效性进行检验. 展开更多
关键词 帝国竞争算法 RBF神经网络 BP神经网 材料性能预测
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