[发明专利]一种基于改进蚁狮算法的RBF神经网络优化方法在审
申请号: | 202110527938.9 | 申请日: | 2021-05-14 |
公开(公告)号: | CN113240068A | 公开(公告)日: | 2021-08-10 |
发明(设计)人: | 尚尚;张先芝;王召斌;刘明;杨童;戴园强;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,是一种基于改进蚁狮算法的RBF神经网络优化方法,通过改进后的蚁狮算法寻找RBF神经网络的最优初始参数,建立RBF神经网络海杂波预测模型,实现对海杂波的预测和抑制。本发明在蚂蚁的随机游走中加入扰动因子,该扰动对寻找全局最优有更好的调节能力,在陷入局部最优时能更好的逃离,较好的平衡了该算法的全局搜索和局部搜索能力。在蚂蚁的位置更新中使用加权精英更新,使得随机游走的蚂蚁更好的利用当前种群中的最优蚁狮解。提高了ALO算法的寻优精度和收敛速度。将改进的ALO优化方法用于优化RBF神经网络的初始参数,进一步提高了神经网络的精度和稳定性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 算法 rbf 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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