全局优化ＲＢＦ网络的一种新算法

摘　　　要：神经网络的输入变量、隐含层结点以及中心的选择对模型的性能都有重大的影响，以前的研究一般只考虑优化网络的参数或其结点数。为解决这个问题，提出了一种新的全局优化算法来自动选择ＲＢＦ神经网络的输入变量和结点数目，并同时优化其参数。在提出的算法中，ＲＢＦ网络的结点数目、输入变量的选择和参数都采用二进制编码，并用遗传算法来优化。为提高算法的性能和收敛速度，在遗传算法优化的同时引入了一种高性能的基于梯度的局部搜索算子（结构化的非线性参数优化方法）来优化ＲＢ...