采用人群搜索算法的径向基函数神经网络参数整定方法

作者：何莉; 肖茗方; 张威亚

来源：华侨大学学报(自然科学版), 2018, 39(02): 299-305.

• 径向基函数神经网络
• 人群搜索算法
• 逼近精度
• 可行性

针对径向基函数(RBF)神经网络的逼近结构中,对权值、基宽和中心向量的初始值等参数的选取不当,导致系统的鲁棒性变差、收敛精度降低,甚至不再收敛的问题,提出一种基于人群搜索算法的RBF神经网络的参数整定方法.以基于遗传算法和基于粒子群算法的RBF神经网络参数整定方法为对比条件,采用MATLAB软件进行实验与分析.结果表明:应用人群搜索算法去优化RBF神经网络的初始参数,能有效地提升RBF神经网络的逼近精度,验证了该算法的可行性.

• 单位
  电子工程学院; 湖北工业大学