RBF网权值的量子粒子群优化算法

资 源 简 介

RBF网权值的量子粒子群优化算法

详 情 说 明

RBF网络权值的量子粒子群优化算法结合了径向基函数神经网络和量子行为粒子群优化的优势。该算法主要用于解决传统RBF网络在权值训练过程中容易陷入局部最优的问题。

在算法实现中，distance.m文件负责计算输入样本与RBF中心之间的距离；learnrbf.m进行网络的学习训练过程；main.m作为主程序协调整个算法流程；mse.m用于计算网络输出的均方误差；output.m则处理最终的网络输出结果。

量子粒子群优化算法通过引入量子行为机制，使得粒子能够突破传统PSO算法的速度限制，在整个解空间中进行更彻底的搜索。这种特性特别适合RBF网络的权值优化问题，因为网络权值空间通常具有复杂的非线性特性。

与传统梯度下降法相比，该算法具有更好的全局搜索能力，能有效避免早熟收敛。同时，量子粒子群算法中的参数设置相对简单，不需要复杂的调参过程，这使得算法在实际应用中更加方便可靠。