![](/images/graphics-bg.png)
A New Optimized GA-RBF Neural Network Algorithm
المؤلفون المشاركون
Jia, Weikuan
Zhao, Dean
Su, Chunyang
Zhao, Yuyan
Shen, Tian
Hu, Chanli
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-10-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
When confronting the complex problems, radial basis function (RBF) neural network has the advantages of adaptive and self-learning ability, but it is difficult to determine the number of hidden layer neurons, and the weights learning ability from hidden layer to the output layer is low; these deficiencies easily lead to decreasing learning ability and recognition precision.
Aiming at this problem, we propose a new optimized RBF neural network algorithm based on genetic algorithm (GA-RBF algorithm), which uses genetic algorithm to optimize the weights and structure of RBF neural network; it chooses new ways of hybrid encoding and optimizing simultaneously.
Using the binary encoding encodes the number of the hidden layer’s neurons and using real encoding encodes the connection weights.
Hidden layer neurons number and connection weights are optimized simultaneously in the new algorithm.
However, the connection weights optimization is not complete; we need to use least mean square (LMS) algorithm for further leaning, and finally get a new algorithm model.
Using two UCI standard data sets to test the new algorithm, the results show that the new algorithm improves the operating efficiency in dealing with complex problems and also improves the recognition precision, which proves that the new algorithm is valid.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jia, Weikuan& Zhao, Dean& Shen, Tian& Su, Chunyang& Hu, Chanli& Zhao, Yuyan. 2014. A New Optimized GA-RBF Neural Network Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034661
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jia, Weikuan…[et al.]. A New Optimized GA-RBF Neural Network Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034661
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jia, Weikuan& Zhao, Dean& Shen, Tian& Su, Chunyang& Hu, Chanli& Zhao, Yuyan. A New Optimized GA-RBF Neural Network Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1034661
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1034661
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)