Python实现基于GWO-RBF灰狼优化算法（GWO）优化径向基神经网络（RBF）进行分类预测的详细项目实例
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在现代数据科学领域，分类问题广泛存在于医疗诊断、金融风控、图像识别等诸多实际应用中。如何精准、高效地进行分类预测，成为提升智能系统性能的关键。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBF）作为一种结构简单、训练速度快且具备较强逼近能力的神经网络模型，广泛应用于分类和回归任务中。然而，RBF网络性能高度依赖其中心点的选取、宽度参数以及输出层权重的优化，传统方法往往陷入局部最优，难以保证全局性能的最优解。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种新兴的群体智能优化方法，其灵感来源于灰狼群体狩猎行为，具备强大的全局搜索能力和良好的探索开发平衡。将GWO应用于RBF网络参数优化，通过模拟自然界灰狼的社会等级和捕猎机制，能够有效克服传统优化算法在高维复杂空间中的局限性，实现对RBF网络中 ...