基于一种进化模型的RBF网络参数优化
来源期刊：控制工程2010年第3期
论文作者：张刚林 刘光灿
文章页码：313 - 315
关键词：RBF神经网络;参数估计;进化模型;
摘 要：优化RBF网络中的参数是一个非常复杂的问题,因为其目标函数包含大量的局部最优点。提出一种基于群的算法发生器模型来优化RBF网络中的中心和宽度,并同时用最小二乘法优化其线性权重。该进化模型的优势在于把搜索任务进行功能分解。一种著名的Mackey-Glass混沌时间序列被用来检验算法的性能。实验结果表明,提出的算法要优于其他一些算法,如k均值算法、遗传算法或粒子群算法的预测结果。
张刚林，刘光灿
长沙学院电子与通信工程系
摘 要：优化RBF网络中的参数是一个非常复杂的问题,因为其目标函数包含大量的局部最优点。提出一种基于群的算法发生器模型来优化RBF网络中的中心和宽度,并同时用最小二乘法优化其线性权重。该进化模型的优势在于把搜索任务进行功能分解。一种著名的Mackey-Glass混沌时间序列被用来检验算法的性能。实验结果表明,提出的算法要优于其他一些算法,如k均值算法、遗传算法或粒子群算法的预测结果。
关键词：RBF神经网络;参数估计;进化模型;
