遗传算法优化的RBF网络逼近

资 源 简 介

遗传算法优化的RBF网络逼近

详 情 说 明

遗传算法优化的RBF网络逼近是一种结合生物进化原理与神经网络技术的智能计算方法。RBF（径向基函数）网络作为一种前馈型神经网络，以其简单的结构和良好的局部逼近能力著称，而遗传算法则通过模拟自然选择机制来寻找最优解。

在传统RBF网络中，关键参数如中心点位置、宽度以及连接权重通常采用聚类或最小二乘法确定。而引入遗传算法后，这些参数的优化过程变得更加智能和高效。遗传算法将每个可能的参数组合编码为染色体，通过选择、交叉和变异等操作逐步进化出最优的网络配置。

实现过程首先需要确定RBF网络的结构，包括隐含层节点数量等。然后将网络参数编码为染色体，初始化种群。在每一代进化中，计算个体适应度（通常用逼近误差的倒数表示），保留优秀个体并通过遗传操作产生新一代。经过多代进化后，解码最优染色体即可得到优化后的RBF网络参数。

这种方法特别适用于复杂非线性函数的逼近问题，相比传统方法具有更好的全局搜索能力和鲁棒性。实际应用中需要注意遗传算法参数的设置，如种群大小、变异概率等，这些都会直接影响优化效果和收敛速度。