优化算法与径向基神经网络：改进模型与应用探索

"该文主要探讨了基于优化算法的径向基神经网络模型的改进及其在不同领域的应用，包括空气质量预测、经济预测、声纳系统、传感器数据处理、雷达信号处理、通信系统以及水下目标探测。文章提到了两种改进模型：一种是结合指数下降惯性权重PSO算法（EDIW-PSO）的RBF神经网络，另一种是结合EDIW-PSO和AdaBoost算法的GRBF神经网络。这些模型提高了网络的预测精度和泛化能力。在DOA估计中，还讨论了使用这些改进模型替代传统MUSIC算法的可能性。" 本文着重介绍了神经网络模型，特别是径向基神经网络（RBF）与优化算法的融合，以此提升模型的性能。径向基神经网络因其快速学习能力和非线性映射能力，在许多领域都有广泛应用。传统的RBF网络通常需要手动调整参数，如中心、宽度和连接权值，这可能导致模型性能受限。 文章提出了一种新的优化策略，即指数下降惯性权重粒子群优化算法（EDIW-PSO），以平衡粒子群的全局探索和局部搜索能力。这种方法在初期能快速寻找可行解区域，后期则进行精细搜索以达到全局最优。将EDIW-PSO与RBF网络结合，构建了EDIW-PS-RBF模型，用于空气质量预测，结果显示其预测精度优于其他类型的PSO-RBF模型。 进一步，文章引入了广义高斯函数（GRBF）来扩展径向基函数的形状，增强网络的适应性。GRBF网络增加了形状参数的调节，通过结合EDIW-PSO和AdaBoost算法，创建了EDIW-PSO-AdaBoost-GRBF模型，这个模型利用AdaBoost的集成学习能力提高预测性能，并在二维非线性函数逼近和股票市场预测中验证了其准确性。 在水下目标探测领域，文章探讨了如何将上述改进模型应用到微型机电系统（MEMS）矢量水听器阵列的方向-of-arrival（DOA）估计中，以替代传统的MUSIC算法，旨在减少计算量并提高估计精度。通过实值化MUSIC算法和应用改进的神经网络模型，有望在水下信号处理中实现更高效、更准确的DOA估计。 总结来说，本文通过引入优化算法对径向基神经网络进行改进，提升了模型的预测性能和适应性，特别是在预测任务和DOA估计中，显示了改进模型的优越性。这些研究成果对于进一步发展智能优化方法和神经网络模型在复杂问题解决中的应用具有重要的理论和实践意义。