GA优化后的RBF神经网络

资 源 简 介

GA优化后的RBF神经网络

详 情 说 明

遗传算法（GA）优化RBF神经网络是一种常见的智能优化方法，主要用于提升神经网络的性能和诊断效率。RBF神经网络本身具有良好的函数逼近能力，但初始参数的选择会显著影响其收敛速度和精度。

GA通过模拟生物进化过程来优化RBF网络的初始参数，包括中心点、宽度和权值等关键参数。这种优化过程能有效避免传统随机初始化带来的局部最优问题。在故障诊断场景中，经过GA优化的RBF网络可以更准确地识别设备异常状态。

相比传统的BP神经网络，GA-RBF组合模型具有更快的训练速度和更强的泛化能力。MATLAB仿真可以直观展示优化前后的性能对比，包括收敛曲线、误差分布等指标。这种方法特别适用于复杂的非线性系统诊断问题。