基于粗糙集的RBF神经网络设计与优化方法

"粗糙集意义下的一种RBF神经网络设计方法" 本文探讨了一种结合粗糙集理论和径向基函数(RBF)神经网络的设计方法，旨在优化网络结构并提升模式识别的性能。在该方法中，首先利用布尔逻辑推理方法对数据属性进行离散化处理，生成初始决策模式集。这个过程是通过分析数据的特征，将连续属性转换为离散属性，以便于后续的分析。 接着，通过计算差异度来评估这些初始决策模式之间的相似度。差异度是一种度量两个模式之间差异的指标，它可以帮助识别和区分模式间的微小变化。基于这些差异度，可以对决策模式进行聚类，将相似的模式归为一类。聚类后的决策模式被用来构建RBF神经网络的隐藏层，这样的设计有助于简化网络结构并提高其表达能力。 在RBF网络的训练过程中，文章提出了采用不同的优化策略。对于隐层参数，即径向基函数的中心和宽度，使用传统的反向传播(BP)算法进行训练；而对于输出权值，则采用线性最小二乘滤波法，这种方法通常比BP算法更快且更稳定，能够有效加速网络的训练过程。 实验结果显示，通过这种集成粗糙集和RBF神经网络的方法设计的网络结构简单，具有良好的泛化性能。这意味着网络不仅能在训练数据上表现优秀，而且在未见过的新数据上也能保持准确的预测能力。此外，混合了BP算法和线性最小二乘滤波法的训练策略显示出了更快的收敛速度，这进一步提升了网络的训练效率。 关键词：粗糙集，RBF神经网络，聚类，模式识别 该研究工作涉及的领域包括机器学习、神经网络和模式识别。粗糙集理论提供了处理不完整和模糊信息的有效工具，而RBF神经网络则是一种强大的非线性模型，特别适用于函数逼近和分类任务。聚类则作为数据预处理步骤，帮助减少数据复杂性，提升模型的解释性和准确性。该方法的创新之处在于将这些技术结合，以实现更高效的学习和决策过程。