基于合作型协同进化的RBFNN分类算法

摘要：

针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CO-RBFNN学习算法.该算法首先利用K-均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点群作为子种群进行协同进化操作,最终获得网络的最优结构.算法采用包含整个网络隐节点结构和控制向量的矩阵式混合编码方式,隐层和输出层之间的连接权值由伪逆法确定.在UCI的8个数据集上进行的仿真实验结果验证该算法的有效性和可行性.

关键词：径向基函数神经网络(RBFNN)、协同进化、K-均值聚类、分类能力

所属期刊栏目：21

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目70571057,70171002;新世纪优秀人才支持计划项目NCET-05-0253

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：88-97