[发明专利]一种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202110527933.6 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113240067A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 尚尚;杨童;王召斌;戴园强;张先芝;刘明;何康宁 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 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 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及神经网络优化的技术领域，具体地说，是种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法，采用改进的蝠鲼觅食优化算法优化RBF，提高海杂波预测和抑制的精度。本发明采用动态一般反向学习策略对种群进行初始化，丰富了种群多样性，进一步挖掘搜索空间的可能解；其次，采用黄金正弦算法对翻筋斗觅食策略进行改进，优化了寻优方式，增强算法的全局搜索和局部开发能力；另外，通过自适应概率和混合变异对最优解进行扰动，提高算法收敛速度和跳出局部最优的能力，进而寻到理想的结果。改进后的蝠鲼觅食优化算法的精度和收敛速度都得到一定提升，可帮助RBF寻到最优的的初始参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 觅食 优化 算法 rbf 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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