动态RBF神经网络：新型模式识别算法提升性能

本文主要探讨了一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法，由韩敏和崔丕锁两位作者在大连理工大学电子与信息工程学院提出。RBF（径向基函数）神经网络在数据分类中有着广泛应用，但传统的RBF网络在处理复杂模式样本时可能存在效率不高的问题。为解决这一挑战，研究者提出了一种创新的动态训练策略。 该算法的核心在于结合了区域映射误差函数和资源分配网络（RAN）的“新性”条件。区域映射误差函数能够更好地处理非线性和复杂的数据分布，而RAN的“新性”条件则允许网络根据输入数据的新颖性动态调整隐层节点数，这有助于提升网络的适应性和准确性。通过这种方式，网络能够在训练过程中快速减小误差，减少训练次数，从而构建出更为精简且具有更高泛化能力的网络结构。 实验证明，这种改进的动态RBF神经网络在二分类样本和建筑材料CaO-A1 O。-SiO系统仿真中取得了显著的效果。与传统方法相比，新型算法不仅提高了识别速度，还降低了错误率，使得模型在面对未知数据时表现出更强的适应性和鲁棒性。 这项研究不仅深化了我们对RBF神经网络的理解，也为模式识别领域的实际应用提供了有效的工具，特别是在处理大规模、高复杂度数据集时，动态RBF神经网络算法展示了其独特的优势。关键词包括径向基函数、分类、区域映射、模式识别，以及神经网络的优化和自适应训练策略。