基于输出敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法研究

"基于敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法" 本文提出了一种基于输出敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法，以解决RBF神经网络的结构设计问题。该算法首先检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异，以此作为依据增加或删除相应的隐层节点。然后，对调整后的网络参数进行修正，使网络具有更好的拟合精度和收敛性。 该算法的提出基于以下几点考虑： 1. RBF神经网络的结构设计是一个复杂的问题，需要考虑多种因素，包括网络的复杂度、拟合精度和收敛性等。 2. 输出敏感度是RBF神经网络的重要性能指标，可以反映网络对输入的敏感程度。 3. 方差重要性是统计学中的一个概念，用于衡量一个随机变量的方差对模型的影响程度。 该算法的优点包括： 1. 能够自适应地调整RBF神经网络的结构，使其更好地适应研究对象。 2. 具有良好的逼近能力和泛化能力，能够更好地拟合复杂的数据关系。 该算法的应用前景广阔，可以应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域。 在实现该算法时，需要考虑以下几点： 1. 如何选择合适的输出敏感度计算方法，以确保算法的精度和鲁棒性。 2. 如何确定网络隐层节点的数量和结构，以确保网络的收敛性和泛化能力。 3. 如何对调整后的网络参数进行修正，以确保网络的拟合精度和收敛性。 本文提出的一种基于输出敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法，可以有效地解决RBF神经网络的结构设计问题，具有良好的逼近能力和泛化能力，广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域。 此外，该算法也可以与其他优化算法相结合，以提高RBF神经网络的性能。例如，可以使用遗传算法、粒子群优化算法等来优化网络的结构和参数，从而进一步提高网络的性能。 本文提出的一种基于输出敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法，是一种有效的解决RBF神经网络结构设计问题的方法，具有良好的逼近能力和泛化能力，广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域。