【摘 要】
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径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、
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径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。全文的主要工作体现在以下几个方面：1在细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis，BCC)优化算法的基础上提出了一种新的优化算法微细菌群体趋药性(Micro-BCC)算法。M-BCC算法采用了两个菌群进行寻优。寻优菌群规模小，提高了寻优的速度；库存菌群规模相对较大但是不参与运算，保证了寻优菌群的多样性。对比标准遗传算法和BCC算法，本算法具有一定的优越性。2本文在研究前人径向基神经网络的基础上，提出了RBF神经网络的混合结构优化算法。在算法中，改进了递归正交最小二乘(ROLS)算法的停止条件，并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中隐单元的个数；借用微细菌群体趋药性算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数；把改进的ROLS算法和M-BCC算法相结合(ROLS-MBCC算法)，来全结构优化RBF神经网络，使RBF网络不但可以得到合适的结构，同时也可以得到合适的控制参数。本算法相对于传统的K-means和ROLS算法效率高，泛化能力好。3最后我们将RBF神经网络应用到车牌识别中，RBFNN的算法采用混合结构优化算法，在识别中使用非全字符输入和多层识别器。仿真试验表明，相对于全字符输入的车牌识别，本方法在时间复杂度上有很大优势，相对于K-means算法的RBFNN车牌识别，本方法在泛化能力上有一定的优势。
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