pso-rbf神经网络

PSO-RBF神经网络是一种基于粒子群优化算法和径向基函数网络的混合模型。它通过最小化误差函数来优化神经网络的权重和偏置，从而实现对数据的拟合和预测。在PSO-RBF神经网络中，径向基函数被用来计算输入数据与神经元之间的距离，从而确定神经元的激活程度。而粒子群优化算法则被用来搜索最优的权重和偏置参数。通过结合这两种方法，PSO-RBF神经网络能够在处理复杂数据时表现出较好的性能。