改进PSO优化RBF神经网络：提升非线性问题处理能力

"进化算法的计算结果呈现方式.pdf" 在神经网络的研究中，特别是在解决非线性问题时，径向基函数（RBF）神经网络因其优秀的逼近能力、分类能力和快速的学习速度而备受青睐。RBF神经网络的结构简单，主要包含输入层、隐层和输出层，其中关键的参数包括从隐层到输出层的连接权值、隐层节点数以及隐单元中心值。然而，如何有效确定这些参数一直是个挑战，因为不合适的隐层中心选择可能导致网络收敛速度慢或者性能下降。 传统的RBF神经网络中，隐层中心通常通过自组织选取中心法（如K-均值聚类）来确定，这种方法依赖于输入样本，当样本量不足或者不能充分反映输入输出关系时，可能会影响网络的逼近性能。为了解决这个问题，研究人员开始转向利用优化算法，比如粒子群优化（PSO）算法，来寻找更好的网络结构和参数。 PSO算法是一种基于群体智能的优化方法，它通过粒子的速度和位置更新来搜索全局最优解，具有较低的计算复杂度。然而，基础的PSO算法在接近最优解时可能会出现收敛速度变慢的问题。为改善这一情况，许多学者提出了改进版的PSO算法。例如，有的研究将PSO与反向传播（BP）算法结合，有的引入自适应搜索因子，还有的调整学习因子和惯性权重因子，以提升神经网络的训练性能和收敛速度。 本文关注的是对RBF神经网络中输出权重、隐单元中心和宽度的优化。作者提出了一种改进的PSO算法，通过动态调整算法的惯性权重因子，旨在提高算法的收敛速度，增强搜索全局最优解的能力。实验结果显示，这种基于改进PSO的RBF神经网络在函数逼近性能上超越了自组织选取中心法和标准PSO算法，从而提高了网络的泛化能力和优化效果，特别对于处理非线性问题有着显著的增强。 总结来说，这篇论文研究的核心在于使用改进的PSO算法优化RBF神经网络的结构参数，以提升网络在模式识别和函数逼近等任务上的表现。通过调整PSO算法的惯性权重因子，不仅能加快算法的收敛速度，还能增强网络对复杂问题的解决能力，这对于神经网络和优化算法的研究具有重要的理论和实践意义。