【摘 要】
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针对热工过程的非线性辨识问题，提出了一种基于差分进化算法（ DE ）的径向基函数神经网络（ RBFNN）模型设计方法。该方法将DE算法的种群分解为几组并行的子种群，每组子种群对应于一类
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针对热工过程的非线性辨识问题，提出了一种基于差分进化算法（ DE ）的径向基函数神经网络（ RBFNN）模型设计方法。该方法将DE算法的种群分解为几组并行的子种群，每组子种群对应于一类隐节点数相同的RBF网络。在RBFNN的学习过程中进行多子种群并行优化，从而实现RBF网络结构与参数的同时调整。算法可以利用热工对象的输入输出数据，自动设计出满足误差精度要求且结构较小的RBFNN模型。然后将该算法应用于热工对象的辨识，对于单输入单输出系统，得到的RBFNN模型只需1个隐节点。对于多输入单输出系统，RBF网络也仅需较少的隐层节点。仿真结果表明，用该方法设计的RBFNN模型结构简单，且辨识误差小，具有较好的泛化能力。
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