PSO聚类和梯度算法结合的RBF神经网络优化

针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题,提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想,以确定其隐节点的数目。结合梯度算法,通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值,最终达到优化RBF神经网络的目的;同时,将优化后的网络应用于滚动轴承故障模式识别。试验结果表明,该方法能自适应地确定RBF神经网络隐节点的数目并调整其结构参数,使网络具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,从而准确地识别滚动轴承的故障模式。