【摘 要】
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针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网
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针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。
In order to overcome the shortcomings of standard PSO (PSO), such as premature convergence and easy falling into local extremum, an improved Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm is proposed to determine the PSO parameters by using chaos optimization algorithm. In order to improve the accuracy and performance of Radial Basis Function (RBF) neural networks, an RBF network learning algorithm based on improved Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm is proposed. After determining the number of hidden layer nodes in RBF network by using the opponent’s penalty competition learning (RPCL) algorithm, the center vector, variance and network weights of the basis functions are dynamically determined in the global space by the MPSO algorithm. Iris classification problem is used to do the simulation experiment, and compared with the method based on standard PSO algorithm and BP neural network training. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the two algorithms and has good convergence and pattern classification ability.
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