AQPSO优化RBF神经网络：自组织学习策略

"基于AQPSO的RBF神经网络自组织学习" 文章深入探讨了RBF（径向基函数）神经网络的结构设计与参数优化问题。RBF神经网络因其在非线性映射和模式识别中的高效性能而被广泛应用，但如何有效地确定网络结构（如中心点和宽度的选择）和优化网络参数是其面临的关键挑战。作者提出了一种创新的自适应量子粒子群优化算法（Adaptive Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, AQPSO），用于解决这一问题。 粒子群优化（PSO）是一种全局搜索算法，源于对鸟群和鱼群等自然群体行为的模拟。在此基础上，AQPSO引入了自适应机制，能够根据粒子的进化状态动态调整收缩-扩张系数β和网络规模，以适应RBF神经网络的学习过程。在RBF神经网络中，网络规模（包括隐藏层节点的数量）和参数（如中心点和宽度）被映射到粒子的位置，通过定义新的评价标准，如权值平均最优位置，来指导粒子的搜索方向。 具体来说，AQPSO算法首先将RBF神经网络的结构和参数作为优化目标，然后利用粒子群的探索和开发能力寻找最优解。在每次迭代中，算法会根据粒子的位置更新网络结构，比如增加或减少隐藏层节点，同时调整节点的中心和宽度。这种自组织学习机制使得网络能够自动调整其复杂度，以适应不同的学习任务，从而提高学习效率和泛化能力。 通过非线性系统辨识和短时交通流量预测这两个实际应用示例，作者验证了AQPSO-SORBF（即基于AQPSO的RBF神经网络自组织学习）的有效性和优越性。实验结果表明，AQPSO-SORBF不仅在学习性能上表现出色，而且生成的网络结构更为紧凑，这意味着更少的计算资源需求和更高的运行效率。 关键词：RBF神经网络，自适应量子粒子群优化（AQPSO），自组织学习 该研究工作对于RBF神经网络的优化和应用有着重要的理论意义，为解决复杂问题提供了新的优化工具，并可能促进未来在自动化、控制、决策等领域中的实际应用。