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改进粒子群优化rbf神经网络 评分:

针 对 网 络 安 全 态 势 预 测 , 为 了 提 高 预 测 精 度 和预 测 算 法 的 收 敛速 度 , 采 用 一 种 改 进 的 粒子 群 算 法来 优 化径 向 基 函 数神 经 网 络 。 首 先 , P SO 的 惯性 权 重 因 子 按 一 条 开 口 向 左 的 抛 物 线 递 减 , 在 保证 全局 寻优 的 同 时 又 增 强 了 局 部搜 索 能 力 ; 其 次 , 通过 权 重 因 子 的 调 节 自 动 寻 优 , 并 将搜 寻到 的 全局 最优 值 解 码 成 R B F 的 网 络参 数 ; 最 后 , 通 过 优 化 的 R BF 网 络进 行 网 络 安 全 态 势 预 测 。 仿 真 实 验 表,改进 后 的 算 法 能较 准 确 地 预测 网 络 安 全 态 势 。 与 BP 算 法 和 R BF 算 法相 比 , 本 文 算 法在预 测 精度 上有所提 高 , 同 时 收敛 速度 加快 , 能 达到 更 好 的 预 测 效果 。
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粒子群算法优化RBF神经网络

粒子群算法优化RBF神经网络MATLAB程序,适用于模式识别和函数逼近。

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粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现,因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟,仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下:本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况,较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论,总结常见的改进的粒子群优化算法。其次介绍了Hooke-Jeeves模式搜索法的算法分析、基本流程及应用领域。针对标准粒子群优化算法存在“

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