【摘 要】
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科学实验由于受时间和经费的限制,通过有限次的实验很难得到实验模型的最优结果和对应的实验参数。本文提出一种基于径向基RBF神经网络和粒子群优化算法PSO的最优实验参数设
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目（201710380001）.
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科学实验由于受时间和经费的限制,通过有限次的实验很难得到实验模型的最优结果和对应的实验参数。本文提出一种基于径向基RBF神经网络和粒子群优化算法PSO的最优实验参数设计方法。这种基于PSO-RBF的混合算法,能够快速、高效地找到最优实验参数。这一最优实验参数可能在已知实验数据中,也可能并不在已知数据中。该混合算法在有限实验次数的条件下所体现的方便性和高效性,可将其广泛地应用于工程实验、机械制造、材料工艺,航空航天、园林设计、医学研究、金融保险等各个领域的模型参数优化,具有重要的工程应用价值。
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