《径向基函数神经网络及协同进化学习》PDF下载

  • 购买积分:8 如何计算积分?
  • 作  者:田津,李敏强著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787030538116
  • 页数:131 页
图书介绍:本书提出了基于合作型协同进化的RBFNN算法,在一定程度上克服用传统优化算法进行网络训练耗时长的不足,且构建的RBFNN具有较小的网络规模,较强的泛化能力。提出了基于协同覆盖的EBFNN算法,能够充分利用EBFNN覆盖域特点,达到较好的样本覆盖效果以及分类结果。提出了带有特征选择的双种群RBFNN分类算法。提出了多种群协同进化神经网络集成算法,广泛用于电子商务建模和数据挖掘应用中。设计了一种由神经网络输入层构成的子空间分类模型,可广泛应用到高维复杂样本分类问题中。

第1章 概述 1

1.1 引言 1

1.2 RBFNN学习存在的问题 4

1.3 本书主要内容 5

第2章 RBFNN和协同进化算法基础 7

2.1 RBFNN模型 7

2.2 协同进化算法 9

2.3 本章小结 11

第3章 基于协同进化的RBFNN分类算法 12

3.1 相关研究 12

3.2 合作型协同进化算法 13

3.3 基于合作型协同进化的RBFNN分类算法设计 14

3.4 实验测试 21

3.5 本章小结 29

第4章 基于协同覆盖的EBFNN分类算法 30

4.1 相关研究 30

4.2 EBFNN和神经元领域覆盖 31

4.3 基于协同覆盖的EBFNN分类算法设计 33

4.4 实验测试 43

4.5 本章小结 50

第5章 带有特征选择的双种群RBFNN分类算法 51

5.1 相关研究 51

5.2 带有特征选择的双种群协同进化算法设计 52

5.3 实验测试 60

5.4 本章小结 72

第6章 基于协同进化的RBFNN集成算法 73

6.1 相关研究 73

6.2 集成学习算法分类及应用 74

6.3 多种群协同进化RBFNN集成算法设计 75

6.4 带有特征选择的多种群优化集成模型 96

6.5 本章小结 101

第7章 基于子空间的RBFNN分类算法 102

7.1 相关研究 102

7.2 SBRBFNN模型 103

7.3 基于协同进化的SBRBFNN算法 106

7.4 实验测试 112

7.5 本章小结 123

参考文献 124

后记 131