【摘 要】
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基于梯度下降法的RBF网络训练算法收敛速度较慢、易陷入局部最优,并且算法性能受初始值的影响较大。基于粒子群的RBF网络训练算法能够克服梯度下降法易陷入局部最优的缺点,但
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,中国科学院海西研究院
【基金项目】
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福建省科技创新平台建设(2018H2001),泉州市科技计划项目中科院科技服务网络计划项目(2019STS003)。
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基于梯度下降法的RBF网络训练算法收敛速度较慢、易陷入局部最优,并且算法性能受初始值的影响较大。基于粒子群的RBF网络训练算法能够克服梯度下降法易陷入局部最优的缺点,但局部寻优能力不如梯度下降法。分析两种算法的优缺点,提出一种粒子群算法与梯度下降法结合的组合训练方法并用于RBF神经网络的训练。通过实验证明所提出的组合算法相较于梯度下降或粒子群优化算法有着更优的收敛速度与收敛精度。
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