[发明专利]一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202010371490.1 | 申请日： | 2020-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113627606A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 尚尚;何康宁;王召斌;杨童;刘明;李维燕;陈康宁;李朕 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 杭行 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于神经网络优化技术领域，具体地说，是一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络优化方法，用分段函数作为粒子群惯性权重变更策略，用变换后的sigmoid函数作为粒子群学习因子的变更策略，通过改进后的粒子群算法寻找最优的RBF神经网络初始参数，以此训练出更精确的预测模型对海杂波进行预测。本发明将粒子群寻优过程分为三个阶段：第一阶段主要寻找全局最优的大体位置，第二阶段从全局搜索向局部探索进化，第三阶段主要进行局部精细探索。三个寻优阶段分工明确，使得粒子群具备了较强的全局搜索和局部探索能力，提高了寻优的精度和收敛速度，提高了RBF神经网络的精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 粒子 算法 rbf 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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