基于二层规划的改进RBF算法在iris数据集分类中的应用

摘要：

基于二层规划上下层相互制约、各自独立决策的性质,融合遗传算法的选择、交叉算子,采用交叉验证方法,动态改善RBF算法的精度,使奇异样本以较大概率落在下层,以得到精度较高的训练网络.研究表明,改进RBF算法可以提高训练网络的泛化能力,并能以较大概率得到预测集中的奇异样本.

关键词：二层规划、神经网络、遗传算法、uic数据库、分类

所属期刊栏目：9

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：新疆生产建设兵团博士基金项目2011BB011

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：134-136