典型文献
改进遗传算法的RBF神经网络控制研究
文献摘要：
RBF(径向基函数)神经网络是一种具有全局逼近性能的三层前馈网络,但RBF学习一直存在隐节点的中心选择不合理、训练时间长等问题,针对RBF神经网络存在的问题,提出一种通过改进遗传算法优基函数中心c、宽度b和权值w的方法.该方法选取均方误差函数E作为个体适应值,在传统遗传算法的基础上改进了交叉率和变异率的选取,使个体的变异同时受进化代数和适应度的约束,实现对c、b和网络权值的优化.通过系统辨识仿真分析,证明了该方法的可行性和有效性,使系统具有更好的性能.
文献关键词：
遗传算法;RBF神经网络;系统辨识;自适应
中图分类号：
作者姓名：
周勇
作者机构：
荆州学院信息工程学院,湖北 荆州 434020
文献出处：
引用格式：
[1]周勇-.改进遗传算法的RBF神经网络控制研究)[J].科技与创新,2022(02):11-13,21
A类：
B类：
改进遗传算法,RBF,神经网络控制,径向基函数,逼近性,前馈,训练时间,权值,均方误差,误差函数,代数和,适应度,系统辨识
AB值：
0.31734
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