RBF网络基函数中心选择算法深度探究及比较

本文主要探讨了RBF（径向基函数）网络中基函数中心的选取算法，这是一个关键的组成部分，因为它直接影响网络的性能和学习效率。论文首先介绍了传统的随机选取算法，这种算法简单易行，但可能缺乏全局最优解，可能导致网络泛化能力受限。 接着，作者转向了自组织学习算法，如HCM（Hebbian Competitive Mapping）算法和Konhonen算法。HCM算法利用竞争机制来确定基函数中心，它试图通过不断的学习过程优化网络结构，提高网络对输入数据的响应能力。Konhonen算法，又称为 Kohonen映射网络，其核心思想是通过迭代调整基函数中心以最小化网络内部的距离误差，从而形成一种聚类结构，有助于发现数据的内在结构。 进一步，作者提出了一个最近邻聚类学习算法，这种算法基于数据本身的特性，通过寻找每个输入样本的最接近的基函数中心，将网络的学习过程转化为一个聚类过程，可以有效地处理非线性和复杂的数据分布。 论文通过实际的系统辨识仿真案例，对这几种算法进行了深入的对比和分析。结果显示，不同的中心选取算法在训练速度、网络收敛性、泛化能力和计算复杂性等方面存在差异。选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求，如实时性、精度要求以及硬件资源限制。 总结来说，本文为RBF网络的基函数中心选取提供了多种策略，强调了算法选择的重要性，并为研究人员和实践者提供了依据实际应用场景选择合适算法的参考框架。这种研究对于改进RBF网络的性能，尤其是在信号处理和模式识别等领域，具有重要的理论价值和实际应用意义。