新型RBFNN算法在硝基苯类化合物毒性测定中的应用  

作　　者：程迪[1] 王翠红[1] 耿明江[1] 

机构地区：[1]新乡医学院化学教研室,河南新乡453003

出　　处：《河南化工》2011年第4期32-34,共3页Henan Chemical Industry

摘　　要：采用粒子群优化算法(PSO,Particle Swarm Optimization)调整径向基神经网络(RBFNN,Radial Basis Function Neural Network)参数,有效地改进了传统的K-均值聚类算法易使网络受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值的缺点,并将其应用于环境中硝基苯类化合物毒性的测定,结果表明基于PSO的RBFNN算法显著提高了数据处理的准确性和稳定性。

关 键 词：PSO RBFNN K-均值聚类算法 局部极小值 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]