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提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基函数（RBF）神经网络学习方法，首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数，再用PSO对基中心和宽度进行优化，并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测，实例仿真表明此方法是有效的。
基于PSO的RBF神经网络学习算法及其应用
【摘 要】
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提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基函数（RBF）神经网络学习方法，首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数，再用PSO对基中心和宽度进行优化，并与最小二乘法相结合训练RBF
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年20期
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