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針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網

資 源 簡 介

針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網絡模型.該算法綜合了網絡節點的定 位與參數調整以及對基函數的平滑因子實施調諧等功能,有效地解決了徑向基函數 (RBF)神經網絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.

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