基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

基于多值编码GA—BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足，提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法（GA-BP）．并在此基础上针对板形板厚综合系统（AFC-AGC）具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题，设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型，引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力．仿真结果表明，该模型可以实现板形板厚的精确控制，为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法．     

基于多值编码的混合遗传算法的小波神经网络优化

采用多值编码方式构造染色体结构，对小波神经网络的结构和参数进行编码，可以同时确定小波神经网络结构和优化网络参数，简化了问题的求解过程。在遗传算法中嵌入一个梯度下降算子，使得混合算法既有较快的收敛性，又能以较大概率得到全局极值。仿真表明，利用该算法训练小波神经网络，能使网络具有简单的结构形式，较快的收敛速度，较高的逼近精度和较强的泛化能力。     

基于多值编码GA-BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足,提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法(GA-BP).并在此基础上针对板形板厚综合系统(AFC-AGC)具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题,设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型,引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力.仿真结果表明,该模型可以实现板形板厚的精确控制,为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法.