優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)在特征選擇中的應(yīng)用研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：提出了一個自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法，用于訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心和寬度，并結(jié)合最小二乘法計算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，對RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力進(jìn)行改進(jìn)并用于特征選擇。實驗結(jié)果表明，采用自適應(yīng)量子粒子群優(yōu)化算法獲得的RBF網(wǎng)絡(luò)模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩(wěn)定性，能夠選擇出較優(yōu)秀的特征子集。
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