徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）因其收斂速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、能夠逼近任意非線(xiàn)性網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),逐步在各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域的得到了廣泛的應(yīng)用。但是在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用的過(guò)程中,傳統(tǒng)的算法雖然能快速的構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),但是很難達(dá)到預(yù)期的效果,所以常常將該算法與優(yōu)化算法相結(jié)合來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),這種結(jié)合方式是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)熱點(diǎn)。本文使用粒子群算法對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模型進(jìn)行了優(yōu)化。粒子群算法作為一種具有實(shí)現(xiàn)容易、算法運(yùn)行收斂快、運(yùn)行結(jié)果精度高等優(yōu)點(diǎn)的并行算法,研究發(fā)現(xiàn),這種算法在實(shí)際應(yīng)用中具有其獨(dú)特的優(yōu)越性。同時(shí)PSO算法也存在缺點(diǎn),如局部能力搜索能力差和早期收斂,在求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí),如果沒(méi)有搜索到全局最優(yōu),粒子可能會(huì)保持在某個(gè)位置停滯不前;并且在后期當(dāng)粒子在極值點(diǎn)附近時(shí),此時(shí)搜索速度變得緩慢,這將會(huì)導(dǎo)致粒子搜索能力變差。學(xué)者們提出許多的改進(jìn)算法,使算法在性能及效率上都得到了較大的提高。然后要研究出精度更高、效率和性能更好的算法仍是研究者們重要的目標(biāo)。本文首先介紹徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,深入研究RBF算法的原理,參數(shù)的設(shè)置、流程,接著探討粒子群算法,研究它的算法思想運(yùn)行模式以及標(biāo)準(zhǔn)算法得到的更新公式,最后通過(guò)粒子群算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 粒子群算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 水質(zhì)評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容和論文安排
        1.3.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群(PSO)算法
    2.1 徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)方法
        2.1.3 有監(jiān)督選取中心
        2.1.4 正交最小二乘法RBF
        2.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用MATLAB實(shí)現(xiàn)
    2.2 粒子群算法的基本原理
        2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法介紹
        2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法流程
        2.2.3 粒子群算法MATLAB工具箱介紹
        2.2.4 粒子群算法應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)
        2.2.5 PSO算法在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
    2.3 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法
    3.1 PSO算法研究方法
        3.1.1 PSO算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    3.2 改進(jìn)的PSO算法
        3.2.1 引入平均極值因子進(jìn)行速度更新引入
        3.2.2 指數(shù)函數(shù)調(diào)整慣性權(quán)重
    3.3 改進(jìn)PSO算法的性能測(cè)試
        3.3.1 測(cè)試函數(shù)介紹
        3.3.2 測(cè)試結(jié)果分析
    3.4 改進(jìn)的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.4.1 基于指數(shù)函數(shù)調(diào)整慣性權(quán)重的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        3.4.2 三種不同的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近中的應(yīng)用
    3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究
    4.1 水質(zhì)評(píng)價(jià)研究的意義
        4.1.1 水質(zhì)評(píng)價(jià)的模型介紹
        4.1.2 水質(zhì)評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)
        4.1.3 水質(zhì)評(píng)價(jià)的步驟
    4.2 基于改進(jìn)的PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評(píng)價(jià)模型
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)確定及評(píng)判方法
        4.2.2 實(shí)例分析和數(shù)據(jù)處理
        4.2.3 評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比分析
        4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于AGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電廠水質(zhì)評(píng)價(jià)中的研究[D]. 羅金鳴.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2008
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)的探索[D]. 杜偉.天津大學(xué) 2007
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吉林市地下水水質(zhì)現(xiàn)狀評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)研究[D]. 張偉.吉林大學(xué) 2007
[5]基于規(guī)則的知識(shí)系統(tǒng)在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D]. 談鵬程.河海大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3691353