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本文提出了一种用于设计径向基函数(RBF)网络的递阶免疫算法,并将采用这种递阶免疫算法设计的RBF网络用于DS-CDMA系统的多用户检测.该方法利用递阶免疫算法确定RBF网络隐层(非线性层)的结构和参数,采用最小二乘算法计算RBF网络的输出层权值.递阶免疫算法针对RBF网络的特点引入免疫算子,能够有效提高群体的适应度,加快算法的收敛速度.仿真结果表明,基于这种RBF网络的多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和克服远近效应的能力. 相似文献
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径向基函数神经网络的一种两级学习方法 总被引:2,自引:1,他引:1
建立RBF(radial basis function)神经网络模型关键在于确定网络隐中心向量、基宽度参数和隐节点数.为设计结构简单,且具有良好泛化性能径向基网络结构,本文提出了一种RBF网络的两级学习新设计方法.该方法在下级由正则化正交最小二乘法与D-最优试验设计结合算法自动构建结构节俭的RBF网络模型;在上级通过粒子群优化算法优选结合算法中影响网络泛化性能的3个学习参数,即基宽度参数、正则化系数和D-最优代价系数的最佳参数组合.仿真实例表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对智能交通系统的开发,结合交通流特性,应用小波多分辨分析理论的Mallat 分解算法与RBF 神经网络建立交通流状态辨识组合算法。利用多种小波系数与交通流参数之间的相应变化规律进行RBF 网络输入参数设计,进而通过RBF 网络进行交通流状态突变的辨识。交通流状态的突变多与交通事件直接相关,故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法进行了离线测试。与传统算法的性能比较结果表明:组合算法在交通流状态突变辨识方面具有良好的性能。 相似文献
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随着计算机交易系统在金融领域的深入运用,交易呈现出越来越多的风险.从计算机及网络技术的角度,提出了一种计算机交易系统风险监督体系.基于该体系,能够为银行、保险、证券、邮政、电信等行业的计算机交易系统提供"独立、实时、灵活"的风险监督管理系统,从而有效地保障了计算机交易系统在风险监督中的良性化运行. 相似文献
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一种新的RBF神经元网络分类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了改善对人工神经网络行为的认识和研究中的"黑匣子"式的难以处理的状态,基于RBF神经元模型的几何解释,提出了一种新的RBF神经网络分类算法,算法把RBF神经元看作是高维空间里的超球面,从而将神经网络训练问题转化为点集"包含"问题.同传统的RBF网络相比,算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,同时,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间,并且通过实验证明了算法的有效性. 相似文献
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