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Radial Basis Function Networks
Radial Basis Function Networks
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新型自适应算法利用多样化代理模型增强进化搜索
研究人员开发了一种新型自适应代理辅助进化算法（SAEA），通过构建集成模型来提高预测质量和鲁棒性。该算法通过最小化近似误差和模型复杂度来优化径向基函数网络（RBFN）的结构，从而得到具有不同平滑度等级的更精确的代理模型。还设计了一个填充准则，以帮助从这些多样化的代理模型中预筛选解决方案。实验表明，该方法在基准问题和实际问题上均优于最先进的SAEA。
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AI方法通过稀疏识别解决复杂的非线性偏微分方程
研究人员开发了一个使用稀疏径向基函数网络的求解非线性偏微分方程（PDE）的新颖框架。该方法结合了促进稀疏性的正则化，以管理参数过剩并减少冗余特征，旨在改进现有的方法，如物理信息神经网络和高斯过程。该方法基于再生核巴拿赫空间理论，并采用三阶段算法以提高计算效率，包括自适应特征选择和剪枝。数值实验表明了其有效性，尤其是在其优于高斯过程方法的情况下。