【摘 要】
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提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数，引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点，用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60974090）,重庆市科技攻关资助项目（No.cstc2010ac3055）,中央高校基本科研业务专项经费（No.CDJXS11172237）.
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提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数，引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点，用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化，使RBF网络不仅可以得到合适的结构，同时也可以得到合适的控制参数。将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测，结果表明，此算法优化后的RBF网络结构小，并且具有较高的泛化能力。
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