一种改进的RBF神经网络参数优化方法

摘要：

提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法.通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化,使RBF网络不仅可以得到合适的结构,同时也可以得到合适的控制参数.将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测,结果表明,此算法优化后的RBF网络结构小,并且具有较高的泛化能力.

关键词：径向基神经网络、资源分配网络、剪枝策略、粒子群优化

所属期刊栏目：48

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60974090;重庆市科技攻关资助项目cstc2010ac3055;中央高校基本科研业务专项经费CDJXS11172237

在线出版日期：2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：146-149,157