基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计
Evolutionary design of RBF neural network based on multi-species cooperative particle swarm optimizer作者机构：中南大学信息科学与工程学院
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2006年第23卷第2期
页 面：251-255页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(50274060) 湖南省教育厅科研资助项目(03C499) 湖南省杰出青年基金资助项目(02JJYB009)
主 题：微粒群算法 多种群协同进化 径向基神经网络 结构优化
摘 要：神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一.
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