【摘 要】
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如何在有限的实验数据下寻找最优实验条件与实验结果,一直是研究人员关心的问题.本文提出了一种基于RBF神经网络和改进的PSO算法的极值寻优方法.该方法利用径向基(RBF)神经网
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如何在有限的实验数据下寻找最优实验条件与实验结果,一直是研究人员关心的问题.本文提出了一种基于RBF神经网络和改进的PSO算法的极值寻优方法.该方法利用径向基(RBF)神经网络结构简单、可调参数少、训练简洁且收敛速度快等特点,将有限的实验结果和对应的实验条件逼近为某一非线性函数,再利用具有收敛快和通用性强的改进粒子群优化算法(PSO)结合最佳RBF网络寻找最优值.文章通过3个实例验证并与常见的BP-PSO算法进行比较,表明改进的RBF-PSO算法达到较好的寻优效果,该算法具有较好的稳定性和应用性.
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