[发明专利]一种基于改进哈里斯鹰算法的RBF神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202110527939.3 | 申请日： | 2021-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN113240069A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 尚尚;杨童;王召斌;戴园强;刘明;张先芝;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，是一种基于改进哈里斯鹰算法的RBF神经网络优化方法，通过改进的哈里斯鹰算法来优化RBF初始参数，对海杂波实现精准预测和抑制。本发明对勘探阶段位置更新公式中系数r3作相应改进，充分考虑算法全局搜索和局部搜索能力之间的平衡。选取部分适应度差的个体进行非均匀变异并进行贪婪选择。另外，将E做分段处理保证算法迭代前期执行全局搜索，在迭代后期一定概率下也可以保持全局搜索能力，减少因陷入局部最优而导致的搜索停滞无法找到全局最优解的可能性。改进的哈里斯鹰算法全局搜索能力得到加强，用其进行优化的RBF网络给海杂波预测精度提供更多上升空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 里斯 算法 rbf 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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