基于改进灰狼算法的RBF神经网络研究

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摘要：对于RBF神经网络权值参数优化问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的RBF神经网络的方法.针对灰狼算法的收敛精度低的缺点提出一种非线性收敛的灰狼算法,将隐层到输出层的权值矩阵映射成灰狼算法里的人工狼,利用灰狼优化算法收敛速度快,全局搜索能力强的特点对RBF网络的隐层到输出层的权值进行优化.本文采用KDD CUP99 数据集进行实验,实验结果表明:本文所提出的算法具有更好的分类检测效果具有更好的检测分类效果,并在一定程度上增强了RBF神经网络对非线性问题的处理能力.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/wdzxyjsj201707002

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关键词：神经网络 神经网 RBF wanfangdata periodic 灰狼优化算法 非线性 RBF神经网络 权值 分类