基于改进差分进化算法的RBF神经网络优化方法

• 作者: 张翠芳 方力智 易芳
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 改进差分进化算法 径向基函数神经网络 非线性系统逼近
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 231-233,239
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2009.03.013

摘要

提出了一种新的RBF神经网络训练方法--改进差分进化算法,并用改进差分进化优化的神经网络对非线性系统进行逼近.采用改进差分进化算法对RBF神经网络的中心值、宽度和权值进行了优化.仿真实验结果表明,改进的差分进化算法具有比遗传算法更强的非线性系统逼近能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翠芳	西南交通大学信息科学与技术学院	73	463	12.0	17.0
2	方力智	西南交通大学信息科学与技术学院	1	13	1.0	1.0
3	易芳	西南交通大学信息科学与技术学院	1	13	1.0	1.0