摘  要： 為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行函數(shù)擬合的精度,，首先在三層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上通過增加網(wǎng)絡(luò)層次和改變激勵函數(shù)提出了一種四層徑向基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用遺傳算法來確定初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù),；其次針對遺傳算法中容易早熟的缺點,，在遺傳算法中引入動態(tài)平衡策略，根據(jù)適應(yīng)度的變化來動態(tài)改變遺傳算法中交叉和變異概率,，從而增加算法全局探索和局部開發(fā)的平衡能力,；最后通過對函數(shù)擬合試驗并與其他方法相比較表明了算法的有效性。
關(guān)鍵詞： 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；遺傳算法；動態(tài)平衡,；函數(shù)擬合

1.2 四層徑向基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型
    (1)網(wǎng)絡(luò)輸入第p個樣本對第1層第i個神經(jīng)元的輸入為：
    

2 利用改進遺傳算法優(yōu)化四層徑向基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 算法流程
    利用改進遺傳算法優(yōu)化四層徑向基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法流程如圖2所示,。

2.2 算法的改進
    遺傳算法是一種應(yīng)用很廣泛的進化算法,，同時其又存在很多難以解決的實際問題，包括早熟收斂和各個算子概率的選擇以及進化后期搜索效率低,。這些問題導(dǎo)致遺傳算法把握總體的能力較強,，但局部搜索能力較差，最終結(jié)果往往不是全局最優(yōu)解[5-6],。因此,，對遺傳算法的研究主要是避免早熟收斂和提高進化后期效率?？偟膩砜锤倪M方法有改進遺傳操作,、調(diào)整遺傳參數(shù)和采用混合遺傳方法等幾種。
    交叉算子和變異算子決定了遺傳算法的收斂性,。交叉算子提供了全局搜索能力,，而變異算子則提供了局部搜索能力[7],。在種群進化初期，應(yīng)在種群內(nèi)大范圍地搜索,，進行全局進化從而避免早熟收斂,；到了進化后期，種群成熟度較高,，個體更加逼近最優(yōu)解,，種群應(yīng)該在局部范圍內(nèi)搜索，重點進化,，盡可能提高精度,。由此可知，交叉概率和變異概率的選擇很困難,，具有很大的盲目性,，要么根據(jù)遺傳算法理論中各參數(shù)的大致范圍來確定，或者根據(jù)開發(fā)者的經(jīng)驗來決定[8-9],。這樣的選擇方法經(jīng)常會導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu),，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象。
    動態(tài)平衡策略是一種平衡全局探索能力和局部進化能力的方法,。在基于動態(tài)平衡策略的遺傳算法中,，首先以較大的交叉概率pc1和較小的變異概率pm1進行全局搜索，一旦發(fā)現(xiàn)一個較好的解,，則改變?yōu)橐暂^大的變異概率pm2和較小的交叉概率pc2進行局部搜索,，如果在搜索過程中最優(yōu)解得不到改善，則再以較大的交叉概率pc1和較小的變異概率pm1進行全局搜索,。
    全局搜索主要依靠交叉算子來產(chǎn)生新個體,。隨著種群的不斷進化，種群越來越成熟,，個體的相似性越來越高,，交叉操作很難產(chǎn)生新的個體，這將影響算法對新的解空間進行搜索,，從而導(dǎo)致種群喪失多樣性,，這時應(yīng)加強個體的變異。因此,，交叉概率應(yīng)隨著進化過程逐漸變小,，最后趨于某一穩(wěn)定值，防止算法不能收斂或收斂過程加長,；同時變異概率應(yīng)當越來越大,，以避免個體出現(xiàn)未成熟收斂[10-11]。
    根據(jù)上述策略，pc1和pm1將隨著進化代數(shù)動態(tài)改變：
    
式中,，i為進化代數(shù),，M為總進化代數(shù)，pc1max,、pc1min分別為最大最小交叉概率,，pm1max、pm1min分別為最大最小變異概率,。
    根據(jù)適應(yīng)度的變化來改變交叉和變異概率,，也就是進行全局搜索和局部優(yōu)化的切換。假設(shè)以最大化適應(yīng)度為目標,，歷代最好適應(yīng)度為gbest,，當代最好適應(yīng)度為fbest，以兩者的比值g=fbest/gbest來改變交叉和變異概率,，如果g>k,，則進行局部優(yōu)化，優(yōu)化代數(shù)為num代,，交叉概率和變異概率分別取為pc1,、pm1；如果g<k,，且局部優(yōu)化num代未完成,，交叉概率和變異概率分別取為pc2、pm2,，否則按式（1）更新交叉和變異概率,。其中k∈[0，1]為系數(shù),。
3 算法有效性驗證
    為了驗證改進算法的性能,，本文選擇函數(shù)擬合進行仿真實驗，并將實驗結(jié)果與其他優(yōu)化方法的計算結(jié)果進行比較,。為了方便描述,，本文算法簡寫為IGWRN算法，選取參考文獻[11]中提出的經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱為GABP算法）與參考文獻[12]中提出的三層徑向基小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（簡稱為WRBF算法）作比較,，假定函數(shù)為：
    
  

    從圖3和圖4可以看出，本文提出的IGWRN算法相對于GABP和WRBF算法在擬合精度上有了較大提高,。IGWRN算法運行過程中,，其迭代次數(shù)與GABP相比有所增加，主要原因是IGWRN算法在發(fā)現(xiàn)較好解之后要進行局部搜索,，由此降低了交叉概率,，從而使得種群中產(chǎn)生較好新個體的可能性變小，特別是在進化早期，對算法的影響更大,。
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