基于粒子群算法的RBF神经网络的优化方法

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基于粒子群算法优化的RBF网络控制策略及应用

建立ＲＦ网络辨识器的性能指标函数：Ｂ
１．
有很强的学习和自应能力，适近年来，Ｐ网络［ＲＦ网络Ｂ１Ｂ］、
等逐步被应用到ＰＤ控制中。Ｉ但基于神经网络整定的ＰＤ控Ｉ
（）圭Ｊ七一．）七＝（（）（），１｝
１２基于ＲＦ网络辨识的ＰＤ整定．ＢＩ
ｅｅｒｍｅｆｏｈｅｔｕｎｅｌｆｘｐｉｎｔｒａｔｎｏｆｉｅｒｄｅｏｒｅｔｃｔｓｈｗｓｔａｔｏｈｔｈｉｃｏｒｓｒｓｎｔｏｌｔａｔｅｙｇｏｗｎｓｈｉｈｃｎｔｌｇｏｒｏｐｒｃｉｏｎ，ｅｓｉ
王春华－申羰ｚ
ＷｇｈｕｈｕＳｈａｎＣｎａｅｎＹｉ
（．烟台霍富汽车锁有限公司，山东烟台２４０１６０６；２．淮阴工学院机械系，江苏淮安
（．ａｔｉＨＦＡｔｍｔｖｏｋＣ．ｔ，Ｓａｄｎａｔｉ２４０：１ＹｎａＵｕｏｏｉｅＬｃｏ，ＬｄｈｎｏｇＹｎａｇｎｐｌｃｔＯｆＲＦＮｔｏｋＣｎｒｌＢｓｄｏｐｉｉａｉｎｏＳｔａｅｙａｄＡｐｉａｉｎｏＢｅｗｒｏｔｏａｅｎＯｔｍｔｆＰＯｚｏ
中图分类号：Ｔ２３Ｐ７文献标识码：Ａ文章编号：６１４９一２０）— ０２０１７ — ７２（０８８０１－３
Ａｂｔｃ：ｃｎｒｌｓｒｔｇｏＲＦｅｗｒｂｓｄｎｈｏｔｍｚｔｏｏｐｒｉｌｓａｍｐｉｉａｉｎｓｒｔＡｏｔｏｔａｅｙｆＢｎｔｏｋａｅｏｔｅｐｉｉａｉｎｆａｔｃｅｗｒｏｔｍｚｔｏａ

一种改进的粒子群优化RBF网络学习算法

收稿日期:2005-05-22作者简介:刘鑫朝(1975—),男,陕西西安人,硕士研究生,研究方向为数据挖掘;颜宏文,副教授,硕士生导师,从事计算机、数据挖掘及人工智能在电力系统的应用的研究教学工作。

一种改进的粒子群优化RBF 网络学习算法刘鑫朝,颜宏文(长沙理工大学计算机与通讯工程学院,湖南长沙410076)摘　要:提出了一种新的用粒子群优化RBF 网络学习的算法,即分组训练合成优化。

该算法利用粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高维搜索能力,找出神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。

通过与用最小二乘法优化的神经网络进行了比较,结果表明算法所优化的神经网络收敛效果明显、收敛速度快。

关键词:集群智能;粒子群优化(PSO );神经网络;径向基函数(RBF );分组训练合成优化算法中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1005-3751(2006)02-0185-03A RBF N eural N et work Learning AlgorithmB ased on Improved PSOL IU Xin 2chao ,YAN Hong 2wen(Dept.of Computer and Communication ,Changsha Univ.of Sci.and Techn.,Changsha 410076,China )Abstract :A RBP neural network learning algorithm based on particle swarm optimizers (PSO ),that is grouping training and composing op 2timizer ,is proposed in this paper.The optimizer realizes multi -dimension searching ability to multi -dimension complex space for the best weight of neural network .At last ,through the comparison of least square method ,the result shows that it is good in speed.K ey w ords :swarm intelligence ;particle swarm optimizer ;radial basis function ;neural network ;grouping training and composing optimizer0　引　言径向基函数(RBF )网络是一种生物背景很强的前向神经网络,被广泛应用于模式识别、函数逼近、信号处理和控制领域。

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法刘洁;李目;周少武【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号，提高预测效果，文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。

本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络，利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群，有效地提高了粒子群算法的全局收敛性，优化了RBF神经网络的结构和参数。

把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号，实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力，可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。

%In order to detect the weak target signal accurately in the chaos background, and improve forecast result, a novel algorithm based on RBF Neural Network ( RBFNN) with Chaotic Hybrid Particle Swarm Optimization ( CHPSO) is presented. In this algorithm, the RBF neural network is optimized by chaotic particle swarm optimization with adaptive population mutation and individual annealing operation. In order to improve the global convergence ability of PSO,the colony adaptive mutation and individual annealing operation are used to adjust and optimize PSO. Then the parameters and structures of RBFNN are optimized. This novel algorithm is applied to predict chaotic time sequence and detect weak target signal in the chaos background.Simulation results show that the algorithm has preferable nonlinear prediction ability and can detect weak target signal effectively.【总页数】4页(P181-184)【作者】刘洁;李目;周少武【作者单位】湖南工程学院设计艺术学院，湖南湘潭 411104;湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭 411201;湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭 411201【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.一种改进的混沌粒子群优化混合算法 [J], 钱晓山2.一种自适应的混沌粒子群优化RBF神经网络算法 [J], 张义;田爱奎;韩士元3.一种自适应的混沌粒子群优化RBF神经网络算法 [J], 张义;田爱奎;韩士元;4.混沌鲶鱼粒子群优化和差分进化混合算法 [J], 易文周5.一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法 [J], 阳春华;钱晓山;桂卫华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改变的粒子群算法优化RBF神经网络的煤矿通风系统故障诊断

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８— ０１５５．２０１３．０８．０５９
中图分类号：Ｆ４０７．２１；ＴＤ７２
文献标志码：Ｂ
文章编号：１００８— ０１５５（２０１３）０８— ０１００—０１
＝
：＝Ｉｔ［６ｆ（１＋口）＋ａ（１一口）］
１
＝・
（１０）
［６（１＋，ａ／）＋口（１一）］
（１１）
Ｉ
（ｃｏｓ『１，ｃｏｓｆ２ …ｃｏｓ０，．Ｉ）
５结论
：
（ｓｉｎｆｌ，ｓｉｎ
．．ｓｉｎ）
（３）
改变粒子群的全局最优位置为：
ｅ，ｃｇ＝（ｃｏｓｌ，ＣＯＳ２ …ＣＯＳ％）
＝
（４）
（５）
（６）
（ｓｉｎＪ，ｓｉｎ２ …ｓｉｎ）
１
（９）
在ＱＰＳＯ中，改变的粒子个体的变化空间为
或者是耦合器。和其他自动化设备一样，机器震动在煤矿通风系统是常有的事情，通风系统运行状态的好坏是有其震动特性表现的。根据不同频段内特征来确定不同的振动信号，根据机器的震动幅度来确定机器的振动频率，从而找到机器的故障类型。２改变的粒子群优化算法改变的粒子群优化算法是对粒子群个体位的位置进行编码，改变的位的概率幅通过改变的旋转门而改变，以此实现改进算法的个体的改变；具体设置如下：产生粒子群个体初始位置为Ｐｉ

粒子群优化的RBF神经网络功放行为模型

（辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛１２５１０５）摘要：研究功率放大器的非线性行为模型建模问题．功率放大器既呈现非线性，又呈现记忆效应，为了对具有
记忆效应的非线性功率放大器进行精确的行为模型建模，提出了基于粒子群优化的ＲＢＦ神经网络射频功放行为模型．利用ｆｒｅｅｓｃａｌｅ半导体晶体管ＭＲＦ６Ｓ２１１４０器件模型及设计的电路从ＡＤＳ中导出输入输出数据，对射频功率放大器模型进行了仿真实现，得出了输出电压幅度的拟合曲线以及误差曲线．仿真结果表明：ＰＳＯ．ＲＢＦ射频功放模型能够获得较好的精度，能够很好的描述射频功率放大器的非线性和记忆效应，为有效解决精确建立射频功放行为建模的问题提供了参考方法．
ｃｉｒｃｕｉｔｓｉｎｔｈｅＡＤＳ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｃｌｕｄｅｔｈｅａｍｐｌｉｕｄｔｅｏｆｔｈｅｏｕｔｐｕｔｖｏｌｔａｇｅｉｔｆｔｉｎｇｃｕｒｖｅａｎｄｅｒｒｏｒ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｕｄｔｙｔｈｅｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｉｆｅｒｎｏｎｌｉｎｅａｒｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅ１．Ｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｉｆｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｍｅｍｏｒｙｅｆｅｃｔ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｈａｖｅａｃｃｕｒａｔｅｐｏｗｅｒｎｏｎｌｉｎｅａｒａｍｐｌｉｉｆｅｒｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓｓｕｄｔｙｐｒｏｐｏｓｅｓｔｈｅＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｉｆｅｒｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ＩｔｄｅｒｉｖｅｓｔｈｅｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅＲＦｐｏｗｅｒａｍｐｌｉｉｆｅｒ，ｂｙｕｓｉｎｇｆｒｅｅｓｃａｌｅｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｄｅｖｉｃｅｍｏｄｅｌａｎｄＭＲＦ６Ｓ２１１４０ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ

改进的粒子群算法对RBF神经网络的优化

ｏｌｉｇｎｎｉｅｒｂｅｓｆｈｓｌｏｉｍｎａｃｄｅｅｔｅｙｆｏｖｎｏｌａｐｏｌｍｔｉｇｒｈｉｅｈｎｅｆｃｉｌ．ｓｎｒｏａｔｓｖ
Ｋｅｙｗｏｄ：ａｔｌＳａｍＯｔｚｔｎＰＯ）ＲｄａＢｓＦｎｔｎＮｅａＮｅｏＲＦＮ）ｉｅｉｗｅｈｆｔｒｒｓＰｒｃｗｒｐｉａｉ（Ｓ；ａｉａｉｕｃｏｉｅｍｉｏｌｓｉｒｕｌｔ￣（ＢＮ；ｒａｉｔａｏｗｎｔｇｃ
ｈａａｉｏａｃｎｌｂｌｉｔｅｃｐｃｆｅｒｉｇｇｏａ￣ｔｍａｕｅｉｃｅｓｄｔｒｕｈａｊｓｎｅｔｉｈａｔｒｄｎｍｉａｙＴｅｅｐｒｎｓｙｔｓｈｍｕｖｌｅａｎｒａｅｏｇｄｔｇｉｒａｗｅｔｆｃｙａｃｌ．ｈｘｅｉｔｒｈｕｉｎｉｇｏｌｍｅ
ＸＩＸｕｎＸＵｅｍｉｇＩｐｏｅａｔｌｗａｍｐｔｉａｏｎＲＢＦｎｕａｅｗｏｋ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉａＡａ，Ｗｉｎ．ｍｒｖｄｐｒｃｅｓｒｏｉｚｔｎｏｉｍｉｅｒｌｔｒｓＣｏｎｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌ－ｃ
ｒｔｍｅｃｐｃｔｆｆｎｔｎａｐｏｉｔｎａｄｅｈｃｓｔｅｇｎｒｌａｉｎａｄｔｅｏｔｚｄｅｆｃｆｈｅｗｏｋＴｅｃｐｃｔｉｈｉｔａａｉｏｃｉｐｒｘｍａｉ，ｎａｅｈｅｅａｉｔｎｐｉｅｆｔｅｎｔｒ．ｈａａｉｎｈｙｕｏｏｎｎｚｏｈｍｉｅｏｔｙ

基于粒子群优化算法的神经网络架构搜索与参数优化方法研究

基于粒子群优化算法的神经网络架构搜索与参数优化方法
研究
近年来，神经网络在深度学习领域取得了巨大的成功。

然而，设计一个有效的神经网络架构仍然是一个具有挑战性的问题。

传统的人工设计方法需要大量的经验和时间，而且很难找到最佳的架构。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络架构搜索与参数优化方法。

粒子群优化算法是一种模仿鸟群寻找食物的行为而发展起来的优化算法。

它通过不断地迭代搜索空间中的解空间，从而找到最佳的解。

在这个方法中，每个粒子代表一个神经网络架构。

每个粒子都有一个位置和速度，位置表示当前的网络架构，速度表示网络架构的变化方向。

粒子群中的每个粒子根据当前的位置和速度更新自己的位置，并根据一个评价函数计算其适应度。

适应度高的粒子将会被保留下来，并作为下一次迭代的起点。

为了进一步优化神经网络的性能，该方法还引入了参数优化。

在每次更新粒子位置之前，通过使用梯度下降算法对神经网络的参数进行优化。

这样可以在搜索过程中同时优化网络架构和参数，从而得到更好的结果。

通过在多个数据集上的实验证明，基于粒子群优化算法的神经网络架构搜索与参数优化方法相比于传统的方法具有更高的准
确性和更快的收敛速度。

该方法能够自动地搜索到最佳的网络架构和参数，在各种任务中都取得了良好的结果。

总之，基于粒子群优化算法的神经网络架构搜索与参数优化方法为神经网络的设计提供了一种新的思路。

它能够自动地找到最佳的架构和参数，并在各种任务中取得优秀的性能。

这一方法的研究为深度学习的发展提供了新的方向，有望在未来得到更广泛的应用。

RBF神经网络的结构动态优化设计

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一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011315001.7(22)申请日 2020.11.20(71)申请人成都精航伟泰科技有限公司地址 610000 四川省成都市高新区天府三街69号1栋17层1703号(72)发明人郝海生　黄茂强　杨红英　(74)专利代理机构成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224代理人曾凯(51)Int.Cl.G05B 13/04(2006.01)(54)发明名称一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法(57)摘要本发明涉及自动控制技术领域，公开了一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法，包括：初始化粒子群优化算法；利用粒子群的进化规则进行寻优；将第一最优解进行码；确定BRF神经网络的网络结构；将所述BRF神经网络的参数的最优解进行解码；确定BP神经网络的网络结构；计算所述BP神经网络输入值和输出值；利用所述BP神经网络的迭代算法修正所述BP网络的加权系数持续调参，直至获取最优参。

本发明通过对无人机姿态控制器的PID参数进行自适应控制，首先，利用粒子群优化算法改进的RBF神经网络PID控制比传统的BP神经网络PID控制的响应时间快，且超调小；其次，基于粒子群优化改进的RBF网络参数整定时间有效缩短；且基于粒子群PSO改进的RBF网络参数整定算法效率高。

权利要求书2页说明书6页附图5页CN 112327631 A 2021.02.05C N 112327631A1.一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A：采集聚类样本，用减聚类算法对样本进行聚类分析，确定基函数的中心个数；步骤B：初始化粒子群优化算法，确定变异粒子群优化算法的粒子群位数M，并给出粒子群惯性权重范围[W min，W max]、加速系数c1和c2、位置范围[X min，X max]、速度范围[V min，V max]；步骤C：利用粒子群的进化规则进行寻优，并实时调整粒子的速度和位置，以获取粒子的最优解；步骤D：将所述第一最优解进行码，以获取得到基函数的中心位置和宽度；步骤E：计算BRF神经网络的隐含层的单元输出和输出层的单元输出；步骤F：确定所述BRF神经网络的输入层节点数m和隐含层节点数s，并给出隐含层节点的中心矢量C j(0)、基宽带参数的初值b j(0)、加权系数w j(0)、学习速率ρ、惯性系数此时计算次数k＝1；步骤G：利用粒子群的进化规则对所述BRF神经网络的参数进行寻优，获取所述BRF神经网络的参数的最优解；步骤H：将所述BRF神经网络的参数的最优解进行解码，并对解码后的所述BRF神经网络进行学习；步骤I：确定BP神经网络的输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数初值W ij(0)和W li(0)，选定学习速率η和惯性系数a，此时计算次数k＝1；步骤J：采样得到所述BP神经网络的输入值r(k)、输出值y(k)，计算该时刻的误差e(k)；步骤K：计算所述BP神经网络输入值和输出值，所述BP神经网络的输出值为PID控制系统的三个可调节参数，然后计算得到u(k)，将u(k)传入被控对象以及所述RBF辨识网络，并产生所述控制对象的下一步输出y(k+1)；步骤L：利用所述BP神经网络的迭代算法修正所述BP网络的加权系数，令计算次数k＝k +1，返回至步骤C继续运算，直至所述PID控制系统的调节参数达到最优，结束当前流程。

基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究

ｌｒｈａｏｔＲｄａＢｉＦｎｔｎＮｕａＮｔｏｋ（ＢＮｇｉｍ；ａｉａｓｕｃｏｅｌｅｒＲＦＮ）ｌｓｉｒｗ
维普资讯
第２６卷第８期
２００６年８月
文章编号：０１９８（０６０１０ — ０１２０）８—１２９８—０４
计算ห้องสมุดไป่ตู้ 应用
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｓｍｐｔｒＡｐｌｃｔｏ
Ｖｏ．６Ｎｏ８１２．
ｐｒｍｅｅｓｗａｅａｄｄａａｔｌｉａｇｒｈｔｖｌｅｈｎｈｅｉｌａｌｇｓａｅｗａｅｒｈｄｆｒｈｌｂｌａａｔｒｓｒｇｒｅａｐｒｃｅｉｔｓｌｏｉｍｅｏｖ．Ｔｅ，ｔｅｆａｂｅｓｍｐｉｐｃｓｓａｃｅｏｅｇｏａｓｉｎｈｔｏｓｎｔｏｔ．Ｔｅｓｌｔｎｍｓｔｓｏｈｔｔｉｅｒｉｇａｇｒｈｈａｉｒｃｍｐｔｔｎａｄｍｏｅｒｐｄｃｎｅｇｎｅｃｍｐｅｐｉｍａｈｉａｉｕｓｈｗｔａｈｓｌａｎｎｌｏｔｍａｅｅｏｕａｉｎｒａｉｏｖｒｅｃｏａｄｍｕｏｌｉｓｓｏｒｉｈｏｒｒｄｔｎｌｅｒｉｇａｇｒｗｔｔｅａｉｏａａｎｎｌｏｔｍｓｎｕｅｃａａｔｒｔｆｔｅａｇｒｈｍｏｅ，ｉｌｂｌｏｖｒｅｃｂｌｙｉｈｔｉｌｉｈ．Ａｄｄｅｔｔｈｃｅｉｉｏｏｔｍｄｌｔｇｏａｎｅｇｎｅａｉｔｏｈｒｓｃｈｌｉｓｃｉｓｅｔｒ山ａｂｔｅｎ山ｅｏｅｂｅｎＰＯ．ｎａｄｏＳｓ

基于粒子群优化RBF神经网络原油含水率预测

Ｗｕａｇ—ｈｉＬｉｎａ
（ｅａｍｎｏｘｅｍｎａＴａｈｎ，Ｍｏｎｎｖｒｔ，ｏｉｇＧａｇｏｇ２００ＣｉａＤｐｒｅｔｆｐｒｅｔｅｃｉｇａｍｉＵｉｓｙＭａｍｎｕｎｄｎ５０，ｈ）ｔＥｉｌｇｅｉ５ｎ
ｐｐｓｄｔｒｄｃｒｄｉｍｏｓｕｅｉｅｐｐｒｈｒａｔｌｗａｐｉｚｔｎａｇｒｔｍｓｄｔｐｉｌｔｅｏｒｏｅｏｐｅｉｔｕｅｏｌｉｔｒｎｔａｅ，ｗｅｅｐｒｉｅｓｍｉｔｃｈｃｏｍｉａｉｌｏｉｏｈｉｕｅｏｔｈｓｏｍａｔｉｉｇｐｒｍｅｅｆｒｎｎａａｔｒｏａｓＲＢＦｎｕａｅｏｋｅｒｎｔｒ．Ｏｈａｉｏａｙｉｇｔｅｉｆｕｎｉｇｆｃｏｆｒｄｉｍｏｓｕｅｐｅｌｗｎｔｅｂｓｆｌｚｎｅｃｎｔｒｏｕｅｏｌｉｒｒ－ｓａｎｎｈｌａｃｔｄｃｉｎ，ｔｅｆｒｃｓｉｇｍｏｅｆｒｄｉｍｏｓｕｅｂＢＦｎｕａｅｗｒｐｉｚｄｂａｔｌＷ￣ｔｐｉｚｔｎｉｉｔｏｈｏｅａｔｄｌｕｅｏｌｉｒｙＲｅｒｎｔｏｋｏｔｎｏｃｔｌｍｉｅｙｐｒｉｅＳ３１ｔａｉｃ／ｏｍｉｏｓ
ｈｓｇｅｔｒｐｅｉｔｎａｃｒｃｈｎＢｅｒｅｗｏｋａｒａｅｒｄｃｉｃｕａｙｔａＰｎｕａｎｔｒ．ｏｌＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｒｄｉｍｏｓｕｅＣｕｅｏｌｉｔｒ；Ｎｅｒｅｗｒｕａｎｔｏｋ；Ｓｉｉｌｌａｎｔｙ；Ｆｒｃｓｉｇｍｏｅｏｅａｔｄｌｎ

粒子群优化 RBF 神经网络的语音识别研究

粒子群优化 RBF 神经网络的语音识别研究
粒子群优化 RBF 神经网络是一种智能计算方法，被广泛应用
于语音识别领域，具有很好的性能和效果。

在语音识别中，RBF 神经网络是一种常用的分类器，它具有
高效、精确和可靠等优势。

而粒子群优化算法则是一种优化方法，可以优化神经网络的权值和偏置，提高神经网络的预测准确性和泛化能力。

粒子群优化算法是一种自适应的优化方法，可以自动调整权值和偏置，提高神经网络的分类准确率。

该算法通过模拟粒子的群聚行为，不断调整参数，逐步优化神经网络的输出结果。

同时，该算法还能够避免陷入局部最优解，保证搜索结果的全局最优性。

在语音识别研究中，粒子群优化算法通常与 RBF 神经网络相
结合，形成一个自适应的分类器。

该分类器在声学模型训练中具有广泛的应用，可以识别各种不同的语音信号，实现语音识别的精度和鲁棒性提升。

同时，在实际应用中，粒子群优化算法和 RBF 神经网络的结
合还能够有效地处理噪声和语速变化等信号干扰问题，提高语音识别的鲁棒性和可靠性。

此外，粒子群优化算法还可以优化神经网络的参数，使其更加精细和高效。

总之，粒子群优化RBF 神经网络是一种有效的语音识别方法，可以提高语音识别的准确性和实用性。

在未来的研究中，我们
将继续深入研究该方法，并进一步探索其在语音识别领域的应用前景。

基于粒子群算法的神经网络权值优化

基于粒子群算法的神经网络权值优化神经网络是一种类似于人类大脑的计算模型，它通过模拟神经元之间的相互连接和传递信息的方式来完成各种任务。

神经网络的性能很大程度上取决于网络的权值设置，而通过优化神经网络的权值可以提高网络的性能和准确度。

本文将介绍一种基于粒子群算法的神经网络权值优化方法。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种仿生优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等社会性生物的行为方式。

粒子群算法通过在搜索空间中随机生成一群粒子，并根据局部最优和全局最优的信息来更新粒子的速度和位置，最终找到最优解。

在应用粒子群算法优化神经网络的权值时，可以将每个粒子看作是神经网络的一组权值。

每个粒子都有自己的位置和速度。

神经网络的权值优化过程可以看作是粒子群中每个粒子在搜索空间中寻找最优位置的过程。

具体而言，可以按照以下步骤来进行基于粒子群算法的神经网络权值优化：1. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，并为每个粒子分配初始位置和速度。

初始位置可以通过随机生成的方式来确定，而速度可以初始化为零或者在一定范围内随机生成。

2. 计算适应度函数：根据神经网络的目标函数，计算每个粒子的适应度值。

适应度函数可以用来评估神经网络的性能和准确率，可以根据具体问题来设计。

3. 更新粒子速度和位置：根据粒子当前的位置和速度，以及全局最优和局部最优的位置信息，更新粒子的速度和位置。

速度的更新可以通过下面的公式来计算：V(t+1) = w * V(t) + c1 * rand() * (Pbest - X(t)) + c2 * rand() * (Gbest - X(t))其中，V(t)为粒子的当前速度，Pbest为粒子的最佳位置，X(t)为粒子的当前位置，Gbest为整个粒子群中表现最好的粒子的位置，w为惯性权重，c1和c2为加速因子，rand()为产生一个随机值的函数。

4. 更新最佳位置：比较当前位置的适应度和历史最佳位置的适应度，更新最佳位置。

基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法研究的开题报告

基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法研究的开题报告一、选题背景小电流接地系统故障选线是电网运行中的常见问题之一，也是一个复杂的优化问题。

传统的故障选线方法主要基于经验和试错，往往需要大量的人工参与，耗费时间和人力成本较高，同时效率和准确性也难以保证。

因此，采用智能算法对小电流接地系统进行故障选线，可以提高系统的自动化程度和选线的准确性。

在各种智能算法中，粒子群优化算法由于其速度较快、易于实现和调试等优势，在工程优化中得到了广泛应用。

结合粒子群优化算法和RBF神经网络，可以实现对小电流接地系统故障选线的自动化。

二、研究内容和目标本文主要研究基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统的故障选线方法。

具体研究内容包括：1. 探究小电流接地系统故障选线的规律和特点，并建立相应的数学模型。

2. 研究粒子群优化算法的优化过程和原理，包括粒子的初始化、适应度函数的设计、个体和全局最优解的搜索等方面。

3. 设计RBF神经网络，包括神经元的数量、参数的设置等方面，并对其进行训练和测试，以实现对小电流接地系统故障的预测。

4. 根据小电流接地系统的特点，将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合，构建故障选线模型，并对其进行实验验证和参数优化。

本文旨在实现自动化的小电流接地系统故障选线，提高选线的准确性和效率。

具体目标包括：1. 建立适用于小电流接地系统故障选线的数学模型。

2. 设计出可实现自动化选线的粒子群优化RBF神经网络模型，并进行参数优化。

3. 实现对小电流接地系统故障的准确预测和选线，并对模型的准确性和效率进行评估和分析。

三、研究方法本文采用以下研究方法：1. 文献调研：对小电流接地系统故障选线、粒子群优化算法和RBF 神经网络等领域的相关理论和应用进行深入分析和调研，以确定研究的方向和目标。

2. 系统分析：对小电流接地系统故障选线问题进行深入分析，并建立适合的数学模型。

3. 算法设计：根据系统特点和需求，设计粒子群优化算法和RBF神经网络的算法结构和参数设置，以实现对小电流接地系统故障的自动选线。

改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模

改进并行粒子群算法优化RBF神经网络建模陆亚男;南敬昌;高明明【摘要】Aiming at the problem that the modeling accuracy of neural network power amplifier is not high and easy to fall into local extremum, a new improved parallel particle swarm optimization algorithm (Improved Parallel Particle Swarm Optimization, IPPSO)is proposed. The adaptive mutation operation is introduced into the improved algorithm based on the parallel particle swarm algorithm, which avoids falling into local optimum. Meanwhile, the global optimal position of the population is added to the speed of the particles, and it adjusts learning factor adaptively and linear decreas-ing inertia weight to speed up the convergence of particles. Finally, the improved algorithm is used to optimize the parame-ters of RBF neural network, and the network is used to model the nonlinear power amplifier. Compared with the standard particle swarm algorithm, the root mean square error of this method is improved by 19.08%, which verifies the feasibility of the algorithm and improves the accuracy of the neural network power amplifier modeling effectively.%针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO).该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛.将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真.结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)014【总页数】6页(P45-50)【关键词】并行粒子群算法;自适应变异操作;径向基函数(RBF)神经网络;平均适应度;功放建模【作者】陆亚男;南敬昌;高明明【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125105【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP391.9近年来，由于现代无线通信系统的迅速发展，调制技术不断复杂化，通信系统的工作频率不断增高[1]，非线性器件的设计越来越复杂。

基于粒子群的后件多项式RBF神经网络算法

基于粒子群的后件多项式RBF神经网络算法王燕燕;王宏伟【摘要】RBF(径向基函数)神经网络能在各个领域得到了很好的应用,关键在于网络模型参数权值、网络中心值、基宽向量和隐含层节点数的选取.传统的RBF神经网络存在精度不高,容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点.针对这些问题,提出了利用粒子群算法优化后件多项式RBF神经网络方法,即优化含有后件多项式RBF神经网络的权值、网络中心值和基宽向量值,并选取最优的隐含层节点数,进而提出了PSOIRBF(基于粒子群的后件多项式RBF)神经网络.通过对非线性模型和实例等非线性被控对象的仿真研究及对模型的分析,表明了所提出算法的有效性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)012【总页数】6页(P72-76,144)【关键词】后件多项式RBF神经网络;粒子群优化;有效性【作者】王燕燕;王宏伟【作者单位】新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐 830047;新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐 830047;大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】TP1831 引言RBF 神经网络[1]即径向基函数神经网络是在20 世纪80 年代，由Moody 和Darken 提出的一种具有多层前向网络类似的结构且带有单隐含层的三层前馈网络。

径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

该网络能够以任意精度逼近任意连续函数和任意非线性函数，并被广泛地应用在时间序列的分析、对非线性函数进行逼近、对复杂数据分类、处理信息和图像、控制和故障的诊断、对系统进行建模等方面。

但是该网络存在收敛速度慢，易陷入局部最优，精度不高等缺点，使该网络的学习能力和泛化能力受到了限制。

为了解决这些问题，Bashiri，Gueguim，余发山等[2-5]人利用遗传算法来对RBF神经网络的参数进行优化。

改进的粒子群算法对RBF神经网络的优化

改进的粒子群算法对RBF神经网络的优化夏轩;许伟明【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)005【摘要】To improve the method to interpose structure and parameters of neural network, a novel Radial Basis Function(RBF) neural network method based on Improved Particle Swarm Optimization (IMPSO) is proposed. The convergence speed of this algorithm and the capacity of searching global optimum value are increased through adjusting inertia weight factor dynamically. The experiments show that the neural network based on IMPSO algorithm is superior to self-organizing center selected algorithm and standard PSO algorithm in the capacity of function approximation, and enhances the generalization and the optimized effect of the network. The capacity of solving nonlinear problems of this algorithm is enhanced effectively.%为了改进神经网络模型结构和参数的设置方法,提出了一种改进的粒子群优化径向基函数(RBF)神经网络的方法.该方法通过动态调整粒子群算法中的惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力.实验结果表明:基于改进的PSO算法训练的神经网络在函数逼近性能上优于自组织选取中心算法与标准PSO算法,提高了网络泛化能力和优化效果,有效地增强了网络对非线性问题的处理能力.【总页数】4页(P37-40)【作者】夏轩;许伟明【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.基于多混沌策略改进的粒子群算法r——"互联网+"时代出租车资源优化配置 [J], 申友琴;陈超;周勤2.改进的粒子群算法优化神经网络及应用 [J], 何明慧;徐怡;王冉;胡善忠3.改进的粒子群算法在轧制负荷分配中的优化 [J], 李荣雨;张卫杰;周志勇4.改进的粒子群算法优化的特征选择方法 [J], 李炜;巢秀琴5.基于多混沌策略改进的粒子群算法——“互联网＋”时代出租车资源优化配置[J], 申友琴;陈超;周勤;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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力系统应用的研究。
体最好位置。设群体中的微粒数为ｓ群体中所有，微粒所经历过的最好位置为，称为全局最好位置。
５２
李
林
李建兵等：基于粒子群算法的ＲＦ神经网络的优化方法Ｂ
Ｖ１３Ｎ．ｏ１ｏ１
网络的函数逼近能力具有很大的影响，不恰当地选取会使网络收敛慢，至会造成网络发散［目甚２１。
收稿日期：００Ｏ —１２１一１２
找到的最优解，逐代搜索，直到最后得到最优解。
设ＸＦ（置， …・・）为粒子ｉ当前位置；的
山东电力高等专科学校学报
第１３卷第１期
ＪｕｎｌｆＳａｄｎｅｔｉｏｒＣｌｇｏｒａｈｎｏｇＥｌｃｒｃＰｗｅｏｌｅｏｅ
５ｌ
基于粒子群算法的ＲＦ神经网络的优化方法Ｂ
ＯｐｉｚｔｏｐｒａｈＢａｅｎＰａｔｃｅＳｒｆｒＲＢＦＮｅａｔｒｔｍｉａｉｎＡｐｏｃｓｄｏｒｉｌｗａｍｏｕｒｌＮｅｗｏｋ
李林李建兵牛鹏超
西南交通大学电气工程学院四川成都６０１１３０
【摘要】文用粒子群算法来优化Ｒ经网络的中心值和连接权值，之具有更强的非线性本ＢＦ神使
逼近能力，并将优化后的ＲＢＦ神经网络和未经优化的Ｒ经网络用于非线性函数的逼近，ＢＦ神实例证明优化后的ＲＢＦ神经网络比未经优化的ＲＢＦ神经网络具有更强的非线性函数的逼近能力。
负梯度下降法，这种调节权值的方法存在一定的局限性，即存在着收敛速度慢和局部极小点等缺
点。径向基函数网络在逼近能力，分类能力和学习
１粒子群优化算法
粒子群优化算法是由Ｅｅａｔ博士和ｂｒｒｈ
Ｖ。 … …，）Ｆ（，为粒子ｉ当前速度；（，的只＝
Ｐ …一Ｐ）粒子ｉ经历的最好位置，就是，为所也
微粒ｉ经历过的具有最好适应值的位置，为个所称
作者简介：林（９３），士研究生，事人工智能在电李１８一男硕从
选取。而根据ｍｏｙ准则，ｏｄ神经网络的设计应该在
Ｋｎｅｙ博士于１９ｅｎｄ９５年提出的一种新的基于群体智能的全局优化算法．源于对鸟类捕食行为的模它拟，在基本ＰＯ中，Ｓ每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟，称之为 “ 粒子 ” 。先在可行解空间中随机初始化ｎ个粒子构成初始种群，为每个粒子并
【关键词】ＢＲＦ神经网络粒子群优化算法
【中图分类号】Ｐ８Ｔ１３
【文献标志码】Ａ
０引言
２０世纪８０年代中期以来，经网络的应用取神
前最常用的确定隐含层中心值的方法是Ｋ均值聚一类法，中心值的确定是从输入样本中选取。往往由于样本数量少或其值不能较好地反映系统输人输出关系等因素，降低网络的最佳逼近性能。本文而所采用的方法是利用粒子群算法优化选取隐含层节点的中心值和隐层到输出层的连接权值。
那么下一代粒子的位置和速度为：
Ｖ（＋）Ｖ（）ＣＲｌｔ（（）ｉｔ）２１＝ｗｔ＋ｉｊ）一ｊ）＋ＣＲ（）（（（（）Ｉ）一ｉ）（
得了很大的成绩，已经运用于众多的领域中，电如气信息，化组合，达信号处理与识别等。在众优雷
多的神经网络模型中，用最多的是Ｂ应Ｐ网络。然而ＢＰ网络用于函数逼近时，值的调节采用的是权
速度方面均优于ＢＰ网络，且径向基函数神经网并络的结构简单，具有学习方法速度快和较好的推广能力，它很快地广泛应用于许多领域，别是使特模式识别和函数逼近等领域… 。然而，如何有效地确定ＲＦ神经网络的网络结构和参数，至今没有Ｂ系统的规律可循。在ＲＦ神经网络中需要确定的Ｂ参数有隐层节点数、隐层中心值和隐层到输出层的连接权值。目前，隐含层节点数主要依靠经验来
随机初始化一个速度。个粒子都确定一个适应值，并速度中．粒子将跟踪自身当前找到的最优解和种群当前
用来决定粒子在解空间中运动。算法的每次迭代在
满足精度要求的情况下有最小的结构，以保证网络的泛化能力。而隐层中心值的确定对ＲＦ神经Ｂ