针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模 型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫 网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网

资 源 简 介

针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模 型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫 网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定 位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数 (RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不 同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.

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