遗传算法优化RBF

资 源 简 介

遗传算法优化RBF

详 情 说 明

遗传算法优化RBF神经网络是一种结合进化计算与径向基函数网络的混合建模方法。RBF网络凭借其局部逼近特性广泛应用于模式识别和非线性回归问题，但其权值初始化对性能影响显著。传统梯度下降法容易陷入局部最优，而遗传算法的全局搜索特性可以弥补这一缺陷。

核心优化流程分为三阶段：首先，将RBF网络的权值编码为染色体，种群中的每个个体代表一组可能的权值组合；其次，通过适应度函数（如均方误差的倒数）评估网络输出与目标值的逼近程度；最后，经过选择、交叉和变异操作迭代进化权值参数。

对比实验表明，经遗传算法优化的RBF网络在逼近复杂非线性函数时，收敛速度和泛化能力显著优于传统随机初始化网络。这种优化策略尤其适用于高维数据或存在多个局部极值点的场景，其生物启发的并行搜索机制有效避免了早熟收敛问题。需要注意的是，种群规模和变异率的设置会直接影响优化效率，实践中需通过交叉验证调参。