基于遗传算法优化径向基函数人工神经网络的输入变量的研究

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将基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)用于优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的输入变量,以提高RBF神经网络的定量分析重叠的同步荧光光谱的能力。本文提出的基于GA输入变量选择的RBF神经网络可作为一种消除光谱干扰的有效工具。光谱对应的有关数据可作为RBF神经网的输入变量,这些多元变量使得神经网络在训练过程中产生"过拟合"现象,降低了定量分析的准确度。用GA优化RBF神经网的输入变量,既简化了神经网络的结构又提高了神经网络的学习能力。通过分析模拟数据和实验数据的计算结果,该方法用于提高RBF人工神经网络网的学习能力可行,且有效。
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