电光与控制
電光與控製
전광여공제
ELECTRONICS OPTICS & CONTROL
2007年
4期
109-112
,共4页
人工免疫%免疫识别%RBF神经网络%时间序列%预测
人工免疫%免疫識彆%RBF神經網絡%時間序列%預測
인공면역%면역식별%RBF신경망락%시간서렬%예측
研究了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法,该算法将所识别的数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射并作为神经网络模型的隐层中心,采用最小二乘法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度.将人工免疫RBF神经网络应用于时间序列预测中,实例仿真结果证明了算法的有效性和可行性,为时间序列预测提供了一种新途径.
研究瞭一種基于免疫識彆原理的徑嚮基函數神經網絡學習算法,該算法將所識彆的數據作為抗原,抗體為抗原的壓縮映射併作為神經網絡模型的隱層中心,採用最小二乘法確定權值,提高瞭RBF神經網絡收斂速度和精度.將人工免疫RBF神經網絡應用于時間序列預測中,實例倣真結果證明瞭算法的有效性和可行性,為時間序列預測提供瞭一種新途徑.
연구료일충기우면역식별원리적경향기함수신경망락학습산법,해산법장소식별적수거작위항원,항체위항원적압축영사병작위신경망락모형적은층중심,채용최소이승법학정권치,제고료RBF신경망락수렴속도화정도.장인공면역RBF신경망락응용우시간서렬예측중,실례방진결과증명료산법적유효성화가행성,위시간서렬예측제공료일충신도경.
