一种基于进化泛函网络的建模与函数逼近方法

摘要：

提出了一种进化泛函网络的建模与函数逼近方法,该方法把泛函网络建模过程转变为结构和泛函参数的优化搜索过程,利用遗传规划设计泛函网络神经元函数,对网络结构和参数共存且相互影响的复杂解空间进行全局最优搜索,实现泛函网络结构和参数的共同学习,并用混合基函数实现目标函数的逼近,改变了人们通常用同类型基函数来实现目标函数逼近的方式.数值仿真结果表明,提出的网络建模与逼近方法具有较高的逼近精度.

关键词：混合基函数、神经元函数、遗传规划、进化泛函网络、函数逼近

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60461001;广西自然科学基金0832084,0991086;国家民委科研项目08GX01

在线出版日期：2010-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：200-204