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(shí)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(qiáng)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。
標(biāo)簽:
RBF
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
特征選擇
中的應(yīng)用
上傳時間:
2013-11-16
上傳用戶:erkuizhang