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基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究.doc

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基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究.doc

上传人:qvuv398013 2021/5/7 文件大小:20 KB

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文档介绍

文档介绍:基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究
  摘要:针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以量子粒子群优化(QPSO)算法为基础的RBF神经网络训练算法,将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此在可行解空间范围内搜索最优解。实例仿真表明,该学****算法相比于传统的学****算法计算简单,收敛速度快,并由于其算法模型的自身特性比基于PSO的学****算法具有更好的全局收敛性能。
  关键词:粒子群优化算法;量子粒子群优化算法;径向基函数神经网络
  中图分类号: TP183文献标识码:A

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