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金蓉

作品数：3 被引量：9H指数：2
供职机构：北京化工大学自动化系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇遗传算法
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇RBF神经网...
  • 2篇AIC
  • 1篇多目标遗传算...
  • 1篇遗传算法优化
  • 1篇正交最小二乘
  • 1篇正交最小二乘...
  • 1篇神经网络结构
  • 1篇神经网络结构...
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘算法
  • 1篇网络
  • 1篇网络结构
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基函数
  • 1篇混合模型
  • 1篇基函数
  • 1篇RBF网

机构

  • 3篇北京化工大学

作者

  • 3篇金蓉
  • 2篇曹柳林

传媒

  • 1篇化工自动化及...
  • 1篇北京化工大学...

年份

  • 3篇2000
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
神经网络结构优化及混合建模研究
该文研究了两种遗传算法设计RBF神经网络的结构的方法:单目标遗传算法与多目标遗传算法.研究结果表明,单目标遗算法所得RBF网络比正交最小二乘所得网络结构简单,训练与泛化精度有所提高.多目标遗传算法所得网络比单目标遗传算法...
金蓉
关键词：径向基函数遗传算法混合模型
文献传递
遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型被引量：3
2000年
针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程 ,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法 (GA)设计径向基函数 (RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理 ,实现步骤及网络泛化性能检验 ,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较 ,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。
金蓉曹柳林
关键词：RBF神经网络遗传算法正交最小二乘算法AIC
多目标遗传算法在RBF网络中的应用被引量：5
2000年
以石油化学工业中某一典型环节的建模过程为例 ,通过比较SOGA(单目标遗传算法 )与MOGA(多目标遗传算法 )设计网络的性能 ,验证MOGA解决这一问题的优势。
金蓉曹柳林
关键词：RBF神经网络AIC多目标遗传算法
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共1页<1>
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