一种基于区间参数优化的区间神经网络学习方法

摘要

本发明提供一种基于区间参数优化的区间神经网络学习方法，涉及区间神经网络技术领域。该方法包括：测量动态系统的输入输出数据对，并确定训练数据和测试数据；建立问题空间和区间粒子群算法的映射关系，确定种群粒子维度；根据区间神经网络实际输出区间值与样本输出区间值确定区间粒子群的适应度函数；根据限定粒子宽度的区间粒子群算法优化区间神经网络的区间权值和区间阈值；根据得到的最优粒子计算拟合度评价指标。本发明提供的一种基于区间参数优化的区间神经网络学习方法，利用区间粒子群优化算法并结合限定粒子宽度的技术进行一类区间神经网络的学习，解决了神经网络学习中易陷入局部最优问题，从而完成了工业过程中不确定系统的建模工作。