​遗传算法结合径向基神经网络

资 源 简 介

​遗传算法结合径向基神经网络

详 情 说 明

遗传算法结合径向基神经网络是一种将生物进化思想与神经网络相结合的智能优化方法。这种方法主要用于解决复杂非线性系统的建模和优化问题。其核心思想是通过遗传算法来优化径向基神经网络的参数，从而提升网络的性能和泛化能力。

具体实现思路主要包含以下几个关键步骤：首先需要初始化径向基神经网络的参数，包括隐含层节点数、中心点位置、宽度参数等。这些参数将作为遗传算法中的个体进行编码，通常采用实数编码方式。然后建立适应度函数，用于评估每个个体的优劣，适应度函数可以根据具体问题设计，常见的有均方误差、分类准确率等指标。

接下来通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作对种群进行进化。选择操作根据个体的适应度值筛选优秀个体，交叉操作将两个父代个体的部分基因交换产生新个体，变异操作则以较小概率随机改变个体某些基因值。每代进化后，用新的个体参数配置径向基神经网络并在验证集上测试性能。这个过程会循环进行，直到满足终止条件如达到最大迭代次数或适应度值收敛。

最终得到的优化参数用于构建最终的径向基神经网络模型。这种组合方法既保留了径向基神经网络强大的非线性拟合能力，又通过遗传算法克服了传统训练方法易陷入局部最优的缺点。在MATLAB中实现时可以利用其自带的神经网络工具箱配合自定义的遗传算法代码，或借助全局优化工具箱完成整个过程。