用粒子群算法优化RBF网络权值

资 源 简 介

用粒子群算法优化RBF网络权值

详 情 说 明

RBF（径向基函数）网络是一种广泛应用于函数逼近和模式识别的前馈神经网络，其性能在很大程度上依赖于隐藏层权值的设置。传统的RBF网络权值优化方法可能面临收敛速度慢或易陷入局部最优的问题，而粒子群算法（PSO）作为一种高效的群体智能优化算法，能够有效提升RBF网络的权值优化效果。

粒子群算法通过模拟鸟群或鱼群的群体行为来寻找最优解。在优化RBF网络权值的过程中，每个粒子代表一种权值组合，其位置对应权值的具体数值。算法的核心在于根据适应度值（如网络输出误差的倒数）动态调整粒子的速度和位置，使其向更优解靠近。

具体流程中，首先初始化粒子群，随机生成多组RBF网络权值作为初始解。在每次迭代中，计算每个粒子的适应度值（即当前权值下RBF网络的性能评估）。根据适应度值更新个体最优解（粒子自身历史最优权值）和群体最优解（全局最优权值）。粒子通过结合个体经验和群体经验调整其速度，进而更新权值。这一过程持续迭代，直至满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛）。

通过粒子群算法优化后的RBF网络权值，能够显著提升网络的逼近能力和泛化性能，尤其适用于非线性复杂问题的求解。该方法的优势在于全局搜索能力强，且易于与其他优化策略结合，进一步扩展应用场景。