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基于径向基函数网络的代理模型实现序列自适应再采样优化策略 (2014年)

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简介：
为了解决径向基插值代理模型在样本点预测误差为零时无法有效优化误差函数的问题，在序列再采样过程中引入样本点分布的约束条件，通过潜在最优解加快收敛速度。在此基础上，提出了一种适用于径向基插值代理模型序列优化的新型再采样策略，该策略兼顾了仿真模型输出响应特性和样本空间分布特征。经过仿真实验表明，在对系统最优解进行准确预测的同时，该优化方法显著降低了计算资源消耗，对比传统基于代理模型的优化算法具有明显优势。

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  • RBF.zip_RBF MATLAB实现_RBF优化及函数拟合_径向基函数
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    本资源提供RBF（径向基函数）在MATLAB中的实现代码，包括RBF优化和函数拟合应用。适合从事机器学习、模式识别等相关领域研究者参考使用。 该工具箱提升了径向基函数的Matlab编码能力，能够实现函数拟合，并用于黑箱问题优化。
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