基于BCC算法和最速下降法的RBF神经网络结构优化算法

• 作 者: 刘晓刚 赵志刚 李京 李琳
• 机 构: 青岛大学信息工程学院
• 出 处: 青岛大学学报(工程技术版)
• 发表日期: 2007年3期
• 关键词: RBF神经网络 BCC算法 最速下降法 RBF neural networks bacterial colony chemotaxis algorithm~

为提高细菌群体趋药性（bacterial colony chemotaxis, BCC）算法优化后RBF神经网络（RBFNN）的泛化能力，提出了一种新的细菌编码方式。将隐层节点位置和相应的控制参数组成细菌，使RBFNN的两个参数同时得到优化；同时，在整体算法中融入最速下降法，利用其能快速收敛到极小点的特性，使算法速度得到提升。将此算法优化后的RBFNN用于IRIS和双螺旋分类问题，结果表明：算法速度提升了大约60%，同时泛化效果也得到提高。