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基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法
被引量：
2
1
作者
李辉
蔡敏
谈亮
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第2期144-146,150,共4页
针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表...
针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。
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关键词
粒子群算法
RBF神经网络
局部搜索算子
仿真
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法
被引量：
2
1
作者
李辉
蔡敏
谈亮
机构
海军指挥学院埔口分院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第2期144-146,150,共4页
基金
海军"十一五"预研基金资助项目(4010311030202)
文摘
针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。
关键词
粒子群算法
RBF神经网络
局部搜索算子
仿真
Keywords
particle swarm optimization
RBF neural network
Local searching operator
simulation
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法
李辉
蔡敏
谈亮
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012
2
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