針對實(shí)際對象數(shù)學(xué)模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網(wǎng)絡(luò)的離散模
型與學(xué)習(xí)算法,將人工免疫系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢相結(jié)合,提出了一種基于人工免疫
網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別算法,構(gòu)造了對象識(shí)別的人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型.該算法綜合了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定
位與參數(shù)調(diào)整以及對基函數(shù)的平滑因子實(shí)施調(diào)諧等功能,有效地解決了徑向基函數(shù)
(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別的兩個(gè)階段任務(wù),使模式識(shí)別的精度有較大的改進(jìn).采用兩個(gè)不
同對象函數(shù)進(jìn)行的仿真試驗(yàn)表明,該算法具有快速收斂性與較高的準(zhǔn)確性.
標(biāo)簽：
人工免疫
對象
人工免疫網(wǎng)絡(luò)
學(xué)習(xí)算法
上傳時(shí)間：
2016-11-21
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