改进k-means聚类优化RBF网络：提高建模效率与精度

本文主要探讨了"基于改进聚类算法的RBF网络及其应用"这一主题，发表于2011年11月的《南京工业大学学报(自然科学版)》。RBF网络，即径向基函数网络，作为一种强大的工具，在处理连续非线性问题上表现出色，其快速的训练速度和良好的性能使其在过程建模和预测领域得到了广泛应用。 RBF网络的关键性能依赖于隐层节点的选择，因为节点数量的恰当设置对网络的精度至关重要。传统的聚类方法如k-means在确定节点中心时可能面临局限，可能会导致节点分布不均匀或者聚类数量不合适，从而影响网络效率。针对这个问题，作者提出了一个改进的k-means聚类算法。这种算法通过自动优化聚类的数量，使得最终的聚类中心能够更合理地分布在数据空间中，从而有效地减少了网络的复杂度和规模。 相比于常规的聚类方法，这个改进算法在确定隐层节点中心时更为精确和高效。这种方法的优势在于其能够动态调整节点数量，确保模型的简洁性和准确性。通过实证仿真和实际应用，研究者证明了这种方法的有效性，它在保持模型性能的同时显著降低了网络的构建复杂性。 本文的主要关键词包括：k-means聚类、RBF网络以及建模。从技术的角度来看，这项工作对于提升RBF网络在实际工程中的应用具有重要意义，特别是在工业过程控制、机器学习和人工智能等领域，优化的聚类算法可以提高模型的泛化能力和实用性。这篇文章提供了一种实用的策略来优化RBF网络结构，有助于提高其在复杂问题中的性能和效率。