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文檔簡介
1、本文提出了利用基于浮點數(shù)編碼的自適應(yīng)遺傳算法來訓(xùn)練多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的中心和寬度的算法,通過單元和多元實函數(shù)逼近的計算機實驗,驗證其具有比多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法更高精度的逼近實函數(shù)的能力。
在此基礎(chǔ)上,論文將基于浮點數(shù)編碼的自適應(yīng)遺傳算法的多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)用于Logistic和Mackey Glass混沌時間序列的多步預(yù)測中,與基于聚類算法的多層RBF網(wǎng)絡(luò)的相比,其可預(yù)測的步數(shù)大大的提高了。
最后,論文將基于
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