[发明专利]一种基于改进麻雀搜索算法的RBF神经网络优化算法在审
| 申请号： | 202011287057.6 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112329934A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 尚尚;杨童;王召斌;何康宁;刘明 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 杭行 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于改进麻雀搜索算法的RBF神经网络优化方法,通过改进的麻雀搜索算法来优化RBF初始参数，以此来进一步提高海杂波预测精度，进而达到抑制的目的。本发明引入精英反向学习策略，选取当前最优解作为精英个体并生成其反向解，来增强算法的全局搜索能力。采用自适应高斯变异对最优解进行变异并进行贪婪选择，另外，针对麻雀侦查预警的位置更新方式也进行了改进。促使种群向最优解方向进化，在一定程度上避免了麻雀搜索算法中麻雀在向适应度小的趋同过程中，容易陷入局部最优问题。改进的麻雀搜索算法跳出局部最优的能力得到加强，用其进行优化的RBF网络收敛速度和精度也进一步提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 麻雀 搜索 算法 rbf 神经网络 优化 | ||
【主权项】：
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