一种新的rbf神经网络非线性动态系统建模方法

？将遗传算法与正交优选法结合,用来训练径向基函数(rbf)神经网络,并对基函数宽度进行自动地调整,得到了一种训练rbf神经网络的新方法.将其应用于连续流体搅拌反应槽(cfstr)生化反应器的建模中,得到了令人满意的结果.该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法