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一种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法

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  • 2021105279336

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专利号 2021105279336 专利名称 一种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06N 3/086 (2023.01),G06N 3/084 (2023.01),G06N 3/006 (2023.01)
申请人 江苏科技大学 申请地址 江苏省镇江市梦溪路2号
发明人 尚尚,杨童,王召斌,戴园强,张先芝,刘明,何康宁 申请日期 2021-05-14
下证状态 未知 更新时间 2026-09-23 17:33:30
专利摘要 本发明涉及神经网络优化的技术领域,具体地说,是种基于改进蝠鲼觅食优化算法的RBF神经网络优化方法,采用改进的蝠鲼觅食优化算法优化RBF,提高海杂波预测和抑制的精度。本发明采用动态一般反向学习策略对种群进行初始化,丰富了种群多样性,进一步挖掘搜索空间的可能解;其次,采用黄金正弦算法对翻筋斗觅食策略进行改进,优化了寻优方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力;另外,通过自适应概率和混合变异对最优解进行扰动,提高算法收敛速度和跳出局部最优的能力,进而寻到理想的结果。改进后的蝠鲼觅食优化算法的精度和收敛速度都得到一定提升,可帮助RBF寻到最优的的初始参数。

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