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基于改进遗传算法的RBF神经网络的研究与应用的任务书
任务书
任务名称：基于改进遗传算法的RBF神经网络的研究与应用
任务背景：
随着计算机技术的不断发展和应用，越来越多的企业和机构开始利用计算机技术解决实际问题，其中神经网络模型是目前研究的热点之一。径向基函数神经网络（RadialBasisFunction,RBF）是一种常用的神经网络模型，广泛应用于建模、预测、分类和优化等领域。然而，RBF神经网络模型中参数优化问题一直是研究者关注的焦点。
遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种优化算法，其具有全局优化能力、自适应性、并行性等优点，因此在参数优化问题中得到广泛应用。但是，传统的遗传算法在处理复杂、高维问题时存在计算量大、收敛速度慢等问题，因此需要对遗传算法进行改进。
任务目标：
本论文的主要研究目标是基于改进遗传算法，优化RBF神经网络模型的参数，提高RBF神经网络的精度和泛化能力，并应用于实际问题中。具体目标如下：
1.研究和掌握RBF神经网络模型以及遗传算法的基本原理和算法流程。
2.对传统遗传算法进行改进，提高其搜索效率和收敛速度。
3.设计基于改进遗传算法的RBF神经网络模型，并完成模型的训练和评估。
4.将优化后的RBF神经网络模型应用于实际问题中，如房价预测、股票价格预测等问题。
5.分析结果并进行讨论，总结本文的研究意义和局限性，并提出未来的研究方向。
任务步骤：
1.文献综述：了解和掌握RBF神经网络模型以及遗传算法的基本原理和应用现状，总结国内外研究现状和存在的问题，为后续研究提供参考和借鉴。
2.遗传算法的改进：分析遗传算法在参数优化中存在的问题，设计和实现基于改进遗传算法的优化算法，并将其与传统的遗传算法进行比较和分析。
3.RBF神经网络模型的设计和实现：设计基于改进遗传算法的RBF神经网络模型，并利用所提出的优化算法对模型进行训练和评估。
4.实际问题的应用：将优化后的RBF神经网络模型应用于实际问题中，如房价预测、股票价格预测等问题，并与其他模型进行比较和分析。
5.结果分析和总结：分析本文的研究结果，总结本文的研究意义和局限性，并提出未来的研究方向。
任务成果：
1.一篇学术论文，包括摘要、关键词、引言、文献综述、方法、实验结果和分析、结论、参考文献等部分，不少于5000字。
2.基于改进遗传算法的RBF神经网络模型的源代码及其相关文档。
3.研究报告，总结研究过程、结果和创新点，并对后续研究提出建议和方向。
任务时间：
本次任务的完成时间为三个月。
任务经费：
本次任务的经费总计为20000元，其中包括硬件设备购买费用、数据采集和处理费用、实验费用等。
参考文献：
1.QianZ-X，LuG-Z，LiY-D，etal.RBF神经网络模型的建立和应用[J].计算机系统应用,2016,25(12):176-179.
2.陈亮.基于遗传算法的粒子群优化算法研究[J].计算机科学与应用,2017,6(4):227-231.
3.CaiY-W，CaiJ-F，LiuS-K，etal.基于改进遗传算法的RBF神经网络参数优化[J].计算机工程与应用,2017,53(12):135-139.
4.李昊，刘茜.RBF神经网络的研究综述[J].计算机科学,2015,5(2):31-36.
5.JangJ-S，SunC-T，MizutaniE.Neuro-FuzzyandSoftComputing[M].Prentice-Hall,1997.