无线电测向：目标函数估计与实际值比较

"本文主要探讨了神经网络结构设计和学习算法，特别是针对RBF网络的目标函数实际值与估计值的对比。书中提到了一系列神经网络设计的理论与方法，包括权值学习算法、剪枝算法、构造算法和进化方法。同时，通过MATLAB代码示例来辅助理解这些方法的实现。在实际应用中，例如无线电测向，RBF网络表现出了良好的性能。" 在神经网络领域，结构设计和学习算法的选择对网络的性能至关重要。《神经网络结构设计的理论与方法》一书详细介绍了神经元模型和学习规则，如Hebb学习规则、感知器学习规则以及BP算法，这些都是构建和训练神经网络的基础。书中特别提到了多层感知器网络和径向基函数(RBF)网络。 多层感知器网络，尤其是BP网络，是前馈神经网络的一种，其核心是反向传播算法。BP算法通过梯度下降法调整权重以最小化损失函数，实现网络的训练。然而，BP网络可能会面临局部极小值的问题，因此需要各种改进策略，如动量项和学习率调整，以提高收敛速度和全局优化能力。 RBF网络是一种特殊的前馈网络，它利用径向基函数作为隐层神经元的激活函数。在无线电测向的应用中，RBF网络表现出了对目标函数估计的高精度，表现在学习后的中心、宽度和权值的估计值与实际值非常接近。这表明RBF网络在非线性映射和函数逼近问题上有很好的表现。 书中还提到了神经网络结构优化设计的各种方法，如剪枝算法用于减少网络复杂性，以及进化算法用于探索更优网络结构。此外，MATLAB代码的提供使得读者能够亲手实践这些方法，加深理解。 在实际的在线学习过程中，如图12.1所示，RBF网络的隐节点数随着学习进行而变化，体现了网络动态适应数据的能力。表12.1进一步证实了学习后的网络参数估计与实际值之间的紧密匹配，这验证了所采用的学习算法的有效性。 神经网络，特别是RBF网络，通过适当的结构设计和学习算法，能够在无线电测向等任务中实现精确的函数拟合和目标函数估计。书中提供的理论和实践指导对于研究人员和工程师来说是一份宝贵的资源，有助于他们在各自的领域中应用神经网络解决实际问题。