基于改进差分进化算法的RBF神经网络优化方法

被引：5

作者：

方力智

张翠芳

易芳

机构：

[1] 西南交通大学信息科学与技术学院

来源：

关键词：

改进差分进化算法; 径向基函数神经网络; 非线性系统逼近;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种新的RBF神经网络训练方法——改进差分进化算法,并用改进差分进化优化的神经网络对非线性系统进行逼近.采用改进差分进化算法对RBF神经网络的中心值、宽度和权值进行了优化.仿真实验结果表明,改进的差分进化算法具有比遗传算法更强的非线性系统逼近能力.

引用

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页数：4