期刊文章详细信息
基于优化的RBF神经网络的变量筛选方法
Variables Screening Methods Based on the Optimization of RBF Neural Network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]巢湖学院数学系,巢湖238000
基 金：巢湖学院自然科学研究资助项目(XLY-201101)
年 份：2012
卷 号：21
期 号：3
起止页码：206-208
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊
摘 要：由于RBF神经网络结构简单、输出与初始权值无关、自适应、可调参数少等特点,提出了利用交叉验证法寻最优参数SPREAD值,构建最优RBF神经网络模型并结合MIV算法用于变量筛选。通过实例检验了模型的有效性,也使该方法具有较好的稳定性和应用性。
关 键 词：RBF神经网络 参数优化 交叉验证法 MIV 变量筛选
分 类 号：TP183]
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