在线减法聚类驱动的RBF神经网络结构优化

本文主要探讨了基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计方法。RBF神经网络，全称为Radial Basis Function（径向基函数）神经网络，是一种常用的非线性函数逼近模型，特别适合处理连续输入空间中的复杂映射问题。传统的RBF网络结构设计往往依赖于预先确定的中心节点位置，这可能导致网络结构过于复杂或对输入变化反应迟钝。 本文提出了一种新颖的在线RBF网络结构设计算法，它结合了在线减法聚类技术。在线减法聚类是一种数据挖掘技术，能够在数据流中实时进行聚类分析，从而能够实时跟踪系统的工况变化。这种算法的优势在于它能够实时地根据当前的输入数据动态调整网络结构，即仅调整与当前工况最接近的核函数参数，这样既保持了网络结构的紧凑性，又实现了对实时对象变化的快速适应。 通过将在线减法聚类与RBF神经网络参数学习过程相结合，该算法有效地解决了传统RBF网络结构自组织的问题，即在保持网络性能的同时，减少了不必要的冗余节点，提高了网络的学习速度和效率。此外，作者还通过仿真研究验证了这种方法在典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测等任务上的优越性能，显示出所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和强大的逼近能力。 关键词“RBF神经网络”、“结构设计”和“在线减法聚类”共同突出了本文的核心内容，强调了这种新型算法在实际应用中的实用价值和技术创新。对于那些关注RBF神经网络优化、实时控制和数据分析的工程师们，这篇文章提供了重要的理论指导和技术参考。通过理解并应用这种在线自适应结构设计方法，可以在处理工业控制、模式识别、信号处理等领域的问题时，显著提升系统的实时性和准确性。