基于改进灰狼算法的RBF神经网络研究

发布时间：2018-05-30 05:56

  本文选题：灰狼优化算法 + 非线性　； 参考：《微电子学与计算机》2017年07期

【摘要】：对于RBF神经网络权值参数优化问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的RBF神经网络的方法.针对灰狼算法的收敛精度低的缺点提出一种非线性收敛的灰狼算法,将隐层到输出层的权值矩阵映射成灰狼算法里的人工狼,利用灰狼优化算法收敛速度快,全局搜索能力强的特点对RBF网络的隐层到输出层的权值进行优化.本文采用KDD CUP99数据集进行实验,实验结果表明:本文所提出的算法具有更好的分类检测效果具有更好的检测分类效果,并在一定程度上增强了RBF神经网络对非线性问题的处理能力.
[Abstract]:For the optimization of weight parameter of RBF neural network, a method of RBF neural network based on improved gray wolf optimization algorithm is proposed. Aiming at the disadvantage of low convergence precision of gray wolf algorithm, a nonlinear convergence gray wolf algorithm is proposed. The weight matrix from hidden layer to output layer is mapped to artificial wolf in gray wolf algorithm. The global search ability is strong to optimize the weights from hidden layer to output layer in RBF network. The experimental results show that the proposed algorithm has better classification effect and better classification effect. To some extent, the ability of RBF neural network to deal with nonlinear problems is enhanced.
【作者单位】： 沈阳航空航天大学计算机学院;
【分类号】：TP18

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本文编号：1954179