论文研究-运用PSO算法的自递归RBF网络建模与应用.pdf

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普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络,为了进一步提高RBF网络的性能,在普通三层RBF网络的基础上,构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法,且为结构为三层的RBF网络相比,提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下,具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。

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