摘要：针对粒子群优化（PSO）算法搜索空间有限，容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种以量子粒子群优化（QPSO）算法为基础的RBF神经网络训练算法，将RBF神经网络的参数组成一个多维向量，作为算法中的粒子进行进化，由此在可行解空间范围内搜索最优解。实例仿真表明，该学习算法相比于传统的学习算法计算简单，收敛速度快，并由于其算法模型的自身特性比基于PSO的学习算法具有更好的全局收敛性能。http://www.cqvip.com//QK/94832X/200608/22391002.html

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