[1]崔海青 刘希玉.基于粒子群算法的RBF网络参数优化算法[J].计算机技术与发展,2009,(12):117-119.
　CUI Hai-qing,LIU Xi-yu.Parameter Optimization Algorithm of RBF Neural Network Based on PSO Algorithm[J].,2009,(12):117-119.
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基于粒子群算法的RBF网络参数优化算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年12期
页码:
117-119
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Parameter Optimization Algorithm of RBF Neural Network Based on PSO Algorithm
文章编号:
1673-629X（2009）12-0117-03
作者:
崔海青 刘希玉
山东师范大学管理与经济学院
Author(s):
CUI Hai-qing;  LIU Xi-yu
College of Management and Economics, Shandong Normal University
关键词:
粒子群优化; 径向基函数; 神经网络; 减聚类算法
Keywords:
particle swarm optimization;  radial basis function;  neural network;  subtractive clustering method
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
针对神经网络的一些缺陷，研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于RBF神经网络的学习训练。提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基（RBF）网络参数优化算法，首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数，再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度，最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值，找到神经网络权值的最优解，以达到优化神经网络学习的目的。最后，通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较，验证了算法的有效性
Abstract:
A training algorithm for neural network based on particle swarm optimization was investigated. Introduced a parameter optimization method of radial basis function（RBF） neural network algorithm based on particle swarm optimization（PSO） algorithm. First, it

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60873058）;山东省自然科学基金重点项目（Z2007（303）;泰山学者建设工程资助项目崔海青（1985-），女，硕士研究生，研究方向为人工智能；刘希玉，＂泰山学者＂，教授，博士生导师，主要研究方向为数据挖掘与人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01