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用蛙跳算法优化RBF神经网络参数的研究

作者:薛升翔 贾振红 杨杰 庞韶宁蛙跳算法径向基函数神经网络非线性函数逼近参数优化

摘要:针对径向基函数(RadialBasisFunctions,RBF)神经网络结构参数确定问题,提出了一种基于蛙跳算法优化RBF神经网络参数的新方法。将RBF神经网络参数组成一个多维向量,作为蛙跳算法中的参数进行优化。以适应度函数为标准,在可行解空间中搜索最优解,并对蛙跳算法进行了改进。非线性函数逼近实验结果表明,该优化算法相对标准遗传优化算法、粒子群优化算法有较小的均方误差,具有更好的逼近能力。

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计算机工程与应用

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