%0 Journal Article
%T 人工免疫的神经网络预报方法及其应用
%A 杨佳
%A 许强
%A 曹长修
%J 重庆大学学报
%D 2008
%R 10.11835/j.issn.1000-582X.2008.12.012
%X 针对RBF（radialbasisfunction）神经网络在预测铁水含硅量中出现的预测精度低，收敛速度慢的问题，提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络的学习算法。该算法利用人工免疫原理确定高斯基函数的中心和宽度参数，同时将所识别的数据作为抗原,抗体作为抗原的压缩映射并作为神经网络的隐层中心,利用递推最小二乘法(recursionleastsquare,RLS)确定连接权值，提高了RBF神经网络的收敛速度和精度。应用该模型于某大型钢铁厂高炉铁水硅含量预报的实例中,实验结果表明,该模型
%K 铁水含硅量
%K RBF神经网络
%K 人工免疫
%K 免疫识别
%U http://qks.cqu.edu.cn/cqdxzrcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20081213&flag=1