混合优化算法提升径向基神经网络在锅炉燃烧效率中的应用

"这篇论文是2013年发表在《计算机应用》期刊上的一篇工程技术类论文，作者是靳玉萍和党旋，主要探讨了如何通过改进径向基神经网络（RBF神经网络）的算法来优化锅炉燃烧效率。论文提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）和K均值算法以及动态权值算法的混合优化方法，旨在提高RBF神经网络的训练精度和逼近能力，以解决锅炉燃烧效率的问题。" 正文: 在工业生产中，锅炉燃烧效率的优化对于能源利用和环境保护具有重要意义。传统的径向基神经网络在处理复杂问题时可能会遇到训练精度低和病态问题。针对这些问题，该论文提出了一个创新的解决方案，即基于径向基神经网络的改进算法。 首先，论文利用粒子群优化算法的全局搜索能力。PSO是一种仿生优化算法，模拟鸟群寻找食物的过程，能够在多维空间中高效地搜索最优解，避免了传统K均值算法对初始点敏感的缺点。K均值算法在确定网络中心时，可能由于初始点的选择不佳而导致收敛速度慢或者结果不理想。将PSO引入到网络中心的搜索过程中，可以提高寻找最优网络中心的速度，从而提升训练效率。 其次，论文采用了动态权值算法来解决RBF神经网络可能出现的病态问题。在神经网络训练中，权重参数的设定直接影响网络的性能。动态权值算法可以根据训练过程中的信息动态调整权重，有效地防止网络陷入局部最优，增强网络的泛化能力和逼近复杂函数的能力。 通过将这两种优化策略结合起来，论文设计了一个混合优化算法，应用于实际的锅炉燃烧案例中，结果显示改进后的算法能够有效地提高燃烧效率，证明了其在工程实践中的有效性和实用性。这一研究不仅为RBF神经网络的训练提供了新的优化方法，也为锅炉燃烧控制领域的智能优化提供了理论支持和实践参考。 这篇论文通过融合不同优化算法的优势，成功提升了径向基神经网络在解决实际问题时的性能，特别是在优化锅炉燃烧效率这一关键问题上。这一工作为未来在能源管理和控制领域的智能算法研究提供了新的思路和实践依据。