基于免疫機制的進化徑向基函數(shù)網(wǎng)絡及其應用研究.pdf

1、生物免疫系統(tǒng)是具有特殊學習機制的復雜網(wǎng)絡,生物免疫機制的許多理論概念對進化學習和優(yōu)化設計問題具有很大的啟發(fā)意義.本論文針對RBF網(wǎng)絡的特點,借鑒生物免疫機制的重要概念,將其融合到RBF網(wǎng)絡的進化學習之中,從而得到幾種新型的基于免疫機制的RBF網(wǎng)絡進化訓練算法.本文還將采用這類基于免疫機制的進化RBF網(wǎng)絡應用于雷達偵察接收機、雷達偵察信號識別和移動通信系統(tǒng)的幾類重要的信號處理問題之中,并通過計算機仿真驗證了本文提出的RBF網(wǎng)絡訓練算法的性

2、能.本文的主要工作可以概括如下:(一)針對RBF網(wǎng)絡的特點,提出了一種基于免疫機制的自適應寬度調(diào)節(jié)方法,并將其應用于RBF網(wǎng)絡的進化訓練算法之中.該算法通過提取RBF網(wǎng)絡核函數(shù)寬度的先驗知識作為疫苗,構成免疫算子,從而縮小了標準進化算法搜索空間的范圍,提高了算法的收斂速度.在本文的方法中,寬度疫苗是針對個體而制作的,并在進化過程中保持更新,從而確保了有效的免疫操作.其中自適應的寬度疫苗提取是算法的核心部分,而免疫操作則有效地減少了搜索空

3、間,改善了算法的局部搜索能力.將采用本文方法訓練的RBF網(wǎng)絡應用于幾個神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典問題的仿真實驗結果都表明了該算法的優(yōu)越性.(二)通過將生物免疫系統(tǒng)的疫苗接種和免疫記憶機制的思想相結合,提出了一種訓練RBF網(wǎng)絡的遞階免疫進化算法(IHEA).該算法基于一種針對RBF網(wǎng)絡的遞階編碼結構,采用免疫操作提取以往進化代中的隱層節(jié)點信息制作成疫苗,輔助當前代的進化,從而增強了訓練算法達到網(wǎng)絡最優(yōu)解的能力和效率.通過對免疫疫苗庫的操作而形成的免疫記