论文部分内容阅读
针对径向基函数（RadialBasisFunctions，RBF）神经网络结构参数确定问题，提出了一种基于蛙跳算法优化RBF神经网络参数的新方法。将RBF神经网络参数组成一个多维向量，作为蛙跳算法中的参数进行优化。以适应度函数为标准，在可行解空间中搜索最优解，并对蛙跳算法进行了改进。非线性函数逼近实验结果表明，该优化算法相对标准遗传优化算法、粒子群优化算法有较小的均方误差，具有更好的逼近能力。