本發明公開一種基于構造-剪枝混合優化RBF網絡的煤灰熔點預測方法,其特征在于:該方法分為“粗調”和“精調”兩個階段,粗調階段按照以使能量函數最小為原則動態增加隱節點數目,選取相應的樣本輸入作為數據中心,直至隱節點數滿足停止準則時停止;精調階段用Gaussian正則化方法對粗調得到的RBF網絡的結構和參數作進一步調整;基于煤灰的化學組成成分建立相應的構造-剪枝混合優化RBF網絡,并以該網絡預測煤灰熔點。本發明給出的構造-剪枝混合優化算法(CPHM),有效地融合了構造算法和剪枝算法的優點,不僅能動態調節RBF網絡的隱節點數,還能使網絡的數據中心自適應變化;具有較小的結構、較好的泛化能力和較強的魯棒性。
聲明:
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