－ＰＳＯ－ＲＢＦ神经网络python

基于粒子群算法 (PSO) 优化径向基神经网络 (RBFNN) 的故障诊断方法在 Python 中的实现可以使用一些开源的神经网络库，比如 TensorFlow 或者 PyTorch。这里以 TensorFlow 为例，说明如何实现 PSO-RBF 神经网络。

首先，你需要安装 TensorFlow 库，并导入所需的模块。然后，定义 RBFNN 的网络结构和 PSO 的优化算法。

import tensorflow as tf

class PSORBFNetwork:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        self.W = tf.Variable(tf.random_normal([self.input_dim, self.hidden_dim]))
        self.b = tf.Variable(tf.random_normal([self.hidden_dim]))
        self.centers = tf.Variable(tf.random_normal([

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关键词：自适应滑模控制；RBF神经网络；混合WOA-PSO优化；控制性能；鲁棒性。

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Keywords: adaptive sliding mode control; RBF neural network; hybrid WOA-PSO optimization; control performance; robustness.

pso-rbf神经网络

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