一种改进的粒子群优化RBF网络学习算法

提出了一种新的用粒子群优化RBF网络学习的算法,即分组训练合成优化。该算法利用粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高维搜索能力,找出神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。通过与用最小二乘法优化的神经网络进行了比较,结果表明算法所优化的神经网络收敛效果明显、收敛速度快。     

径向基函数网络在税务征管考核中的应用

针对目前我国税收业务征管考核的主观性大,难以建立精确快速的自动征管考核的问题,本文采用了径向基函数神经网络建立征管考核的数学模型,选取实际征管考核样本数据对网络进行了训练和实验,结果表明,该模型结构简单,训练时间短,精度高,是一种值得推广的方法。     

一种改进的粒子群优化RBF网络学习算法

提出了一种新的用粒子群优化RBF网络学习的算法，即分组训练合成优化。该算法利用粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高维搜索能力，找出神经网络权值的最优解，以达到优化神经网络学习的目的。通过与用最小二乘法优化的神经网络进行了比较，结果表明算法所优化的神经网络收敛效果明显、收敛速度快。