山东大学学报（工学版）
山東大學學報（工學版）
산동대학학보（공학판）
JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2008年
5期
1-5
,共5页
杨立才%叶杨%聂红涛%刘慧慧%林洁
楊立纔%葉楊%聶紅濤%劉慧慧%林潔
양립재%협양%섭홍도%류혜혜%림길
人工免疫系统%FCM聚类%RBF神经网络%信息融合%交通
人工免疫繫統%FCM聚類%RBF神經網絡%信息融閤%交通
인공면역계통%FCM취류%RBF신경망락%신식융합%교통
在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络应用于交通信息融合的研究中,采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法确定径向基网络隐层中心点,一般随机初始化聚类中心,训练过程容易陷入局部极小.结合人工免疫系统的克隆选择原理,提出了一种新的产生初始聚类中心的方法,与FCM聚类算法有机集成,共同训练径向基函数网络的结构参数.该方法避免了网络训练陷入局部最优的问题,收敛速度有所提高,得到了较好的融合效果.实例仿真验证了算法的有效性和实用性.
在徑嚮基函數(radial basis function,RBF)神經網絡應用于交通信息融閤的研究中,採用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚類算法確定徑嚮基網絡隱層中心點,一般隨機初始化聚類中心,訓練過程容易陷入跼部極小.結閤人工免疫繫統的剋隆選擇原理,提齣瞭一種新的產生初始聚類中心的方法,與FCM聚類算法有機集成,共同訓練徑嚮基函數網絡的結構參數.該方法避免瞭網絡訓練陷入跼部最優的問題,收斂速度有所提高,得到瞭較好的融閤效果.實例倣真驗證瞭算法的有效性和實用性.
재경향기함수(radial basis function,RBF)신경망락응용우교통신식융합적연구중,채용모호C균치(fuzzy C-means,FCM)취류산법학정경향기망락은층중심점,일반수궤초시화취류중심,훈련과정용역함입국부겁소.결합인공면역계통적극륭선택원리,제출료일충신적산생초시취류중심적방법,여FCM취류산법유궤집성,공동훈련경향기함수망락적결구삼수.해방법피면료망락훈련함입국부최우적문제,수렴속도유소제고,득도료교호적융합효과.실례방진험증료산법적유효성화실용성.
