用粒子群算法来优化RBF神经网络权值

资 源 简 介

用粒子群算法来优化RBF神经网络权值，使神经网络有更好的非线性函数逼近能力

详 情 说 明

在这个论文中，我们将使用粒子群算法来优化RBF神经网络的权值，以提高神经网络的非线性函数逼近能力。粒子群算法是一种启发式优化算法，通过模拟鸟群中的鸟类行为来搜索最优解。通过将粒子群算法应用于RBF神经网络的权值优化过程中，我们可以找到更好的权值设置，从而使神经网络能够更准确地逼近复杂的非线性函数。这将为我们的研究提供更多的准确性和可靠性，并为未来的研究提供更多的改进和扩展方向。