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文献名称:基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用
    前言:提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高.
    A Radial Basis Function (RBF) neural network learning algorithm based on immune recognition principle is proposed. In the algorithm, the input data are regarded as antigens and the compression mappings of antigens as antibodies, i.e., the hidden layer centers. This algorithm can choose the number and location of the hidden layer centers by applying the principles of recognition, memory and learning, and can determine the weights of the output layer by adopting the least square algorithm. The predicted resul...
文献名称 基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用
Article Name
英文(英语)翻译
Application of RBF network based on artificial immune algorithm to predicting mechanical property of steel bars;
作者 周颖; 郑德玲; 王英; 鞠磊;
Author ZHOU Ying;ZHENG Deling;WANG Ting;JU LeiInformation Engineering School;University of Science and Technology Beijing;Beijing 100083;ChinaSchool of Electrical Engineering and Automation;Hebei University of Technology;Tianjin 300130;China;
作者单位
Author Agencies
北京科技大学信息工程学院; 北京科技大学信息工程学院 北京 100083 河北工业大学电气与自动化学院;
文献出处
Article From
中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度
关键词 人工免疫; 免疫识别; 径向基函数神经网络; 钢筋; 力学性能;
Keywords artificial immune;immune recognition;RBF neural network;steel bar;mechanical property;
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