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J-GLOBAL ID：201702290812771462   整理番号：17A1394530

免疫アルゴリズムシステムに基づく新しいRBF(動径基底関数)ニューラルネットワーク設計【Powered by NICT】

A novel RBF neural network design based on immune algorithm system

著者 (3件)： Li Fei (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, China) ,  Yang Cuili (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, China) ,  Qiao Junfei (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 4598-4603  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低精度を有し,容易に局所最適に陥る勾配下降(GD)法の問題点を解決するために,免疫アルゴリズムシステム(IAS RBF)に基づく動径基底関数(RBF)を提案した。この方法では,各抗体はRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークであり,最適親和性が最良の抗体を得るために免疫アルゴリズムシステム(IAS)により計算した,RBF(動径基底関数)ニューラルネットワーク(すなわち,RBF中心,幅,出力重み)の最適パラメータが得られた。シミュレーション結果は,IAS RBFは時期尚早な収束の問題を克服し,他のRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークよりも良好な精度を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  抗体 ,  親和性 ,  *動径基底関数
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  *免疫アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 免疫アルゴリズム ,  RbF ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  設計