离散粒子群优化的自适应RBF神经网络模型

"一种基于离散粒子群的自适应径向基网络模型" 本文介绍了一种结合离散粒子群优化算法（Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO）的自适应径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络模型。在机器学习和模式识别领域，RBF网络因其快速收敛和优良的非线性映射能力而被广泛应用。然而，确定RBF网络的最优结构，如隐藏层节点数、中心位置和宽度，通常是一个挑战。该文提出的方法解决了这一问题。 离散粒子群优化算法是一种受到自然界中鸟群或鱼群群体行为启发的全局优化算法。在DPSO中，每个粒子代表可能的解决方案，其位置和速度是离散的，通过不断迭代更新，粒子群能够探索搜索空间，寻找最优解。在本文中，DPSO用于优化RBF网络的结构参数，包括隐藏层节点的数量、中心向量和宽度。 首先，通过改进的最近邻聚类中心选择法，网络可以自适应地确定合适的节点数。这种方法比传统的基于固定数量节点的RBF网络更具灵活性，因为它可以根据数据的复杂性动态调整网络结构。其次，DPSO算法用于调整中心向量和宽度，使得RBF基函数能更好地适应输入数据的分布。 此外，为了进一步提升网络性能，研究者采用了混合学习策略。他们结合了梯度下降法和遗传最小二乘法来分别学习基函数参数（中心和宽度）以及输出层的线性权重。梯度下降法在局部搜索中非常有效，而遗传最小二乘法则可以全局优化权重，这种混合策略有助于在网络训练过程中平衡局部最优和全局最优。 仿真结果证明了该模型的有效性，它在保持网络结构相对简单（较少的隐藏层节点数）的同时，能够实现良好的性能。通过DPSO的自适应优化和混合学习策略，该模型提高了RBF网络的泛化能力和准确性，适用于各种复杂问题的解决。 关键词：离散粒子群优化、径向基函数网络、自适应、混合学习策略 这篇文献对于理解和应用基于粒子群优化的RBF网络模型有着重要的参考价值，特别是对于那些需要解决非线性问题，同时希望网络结构自适应且性能优良的研究者和工程师来说。