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文檔簡介
1、徑向基函數(Radial Basis Function,RBF)神經網絡是一種具有單隱層的三層前饋神經網絡,具有網絡結構簡單、學習能力快、逼近性能強、無局部極小等特點,廣泛應用于函數逼近、模式分類、信號處理、系統(tǒng)辨識等領域。RBF神經網絡具有模擬人腦中局部調整、相互覆蓋接收域的神經網絡結構,能以任意精度逼近任一連續(xù)函數。本文主要對RBF神經網絡的學習算法及結構設計方法進行了研究,基于遺傳算法設計一個性能優(yōu)良的控制器。
遺傳
2、算法是模擬生物在自然界的遺傳和進化而形成的一種自適應優(yōu)化概率搜索算法,它的思想源于生物遺傳學和適者生存的自然規(guī)律,是具有“生存+檢測”迭代過程的搜索算法。但是遺傳算法參數的選擇帶有主觀性,收斂速度慢,并且容易陷入早熟收斂。為解決這些問題,本文提出了一種基于改進的遺傳算法的RBF神經網絡學習算法。
改進的遺傳算法通過引入最佳保留機制,自適應交叉概率,順序比較以及粒子群算法的位置更新原理,克服了基本遺傳算法的早熟現象,提高了網
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