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基于QPSO算法优化的RBF神经网络设计

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提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络.此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解.实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legendre函数进行函数逼近.研究结果表明:经过优化的RBF网络与传统RBF网络相比具有计算精度高、收敛速度快的优点.

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来源
《2013年中国智能自动化会议》|2013年|27-30|共4页
会议地点扬州
作者
LIU Zixi; 刘梓溪; ZHANG Hang; 张航;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
RBF神经网络; 量子行为粒子群算法; 参数优化; 函数逼近;

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