基于一种进化模型的RBF网络参数优化

作者：张刚林 刘光灿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。

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