【摘 要】
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提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络.此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解.实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legendre函数进行函数逼近.研究结果表明:经过优化的RBF网络与传统RBF网络相比具有计算精度高、收敛速度快的优点.
【机 构】
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四川大学 电子信息学院,四川成都,610000
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提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络.此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解.实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legendre函数进行函数逼近.研究结果表明:经过优化的RBF网络与传统RBF网络相比具有计算精度高、收敛速度快的优点.
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