LIEV-GRNN:有限增量进化的GRNN网络matlab代码实现

资源摘要信息:"LIEV-GRNN网络是一类基于MATLAB实现的有限增量进化一般回归神经网络，该网络通过特定的进化算法对GRNN（一般回归神经网络）的结构进行优化，以提高其学习和泛化能力。在此代码库中，用户可以通过设置超参数来控制进化过程，例如设置Mse_thresold（均方误差阈值）和size_limit（隐藏层最大允许大小）。此外，用户可以决定采用输入距离或是输出距离的方法来进行网络的进化。代码中还包括噪声数据集（noise.dat），用于测试和评估网络的性能。开发者在实现这一算法时，参考了Ahmad Al-Mahasneh的研究成果，并提供了名为ssci_2018_paper_code.m的文件，供用户运行以引用相关论文。" 知识点详细说明： 1. GRNN网络基础 GRNN是一种基于径向基函数的神经网络，主要用于函数逼近、时间序列预测和分类问题。GRNN在训练时不需要迭代优化算法，其优点是计算速度相对较快，特别适合于小样本数据的学习。 2. MATLAB环境 MATLAB是一种高性能的数学计算和可视化软件，它提供了一个交互式环境，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。GRNN网络通过MATLAB编程语言实现，利用了其强大的矩阵运算和函数库。 3. LIEV-GRNN网络特性 LIEV-GRNN是在传统GRNN的基础上，引入有限增量进化算法，这种算法能够根据特定的进化策略逐步改进网络结构。该进化算法的核心思想是通过不断迭代，逐步增加网络的复杂度，直到满足预设的性能指标。 4. 超参数配置 超参数是用户可以调整的网络参数，用以影响进化算法的行为和结果。Mse_thresold是一个重要的性能指标，它决定了网络训练过程何时停止，即只有当网络的均方误差降至0.001以下时，进化才会停止。size_limit则限制了GRNN隐藏层的最大尺寸，这有助于防止过拟合并提高模型的泛化能力。 5. 进化方法 LIEV-GRNN提供了两种进化策略，即基于输入距离的进化方法和基于输出距离的进化方法。输入距离方法可能是通过距离输入数据点的远近来选择神经元的进化策略，而输出距离方法可能涉及输出误差的计算和神经元选择。通过设置method参数，用户可以在这两种策略中做出选择。 6. 噪声数据集 在机器学习中，噪声数据集用于模拟真实世界数据的不确定性，为模型提供鲁棒性测试。在LIEV-GRNN中，noise.dat文件可能包含了一组特定的噪声数据，用于评估和验证网络的性能。 7. 引用论文 开发者鼓励用户引用相关的学术论文，这表明LIEV-GRNN网络是基于研究和理论基础构建的，可能包含先进的算法原理和实验结果。ssci_2018_paper_code.m文件提供了引用论文的代码示例，帮助用户理解网络的工作原理并支持他们的研究工作。 8. 系统开源 标记为系统开源表示LIEV-GRNN项目是开放源代码的，用户可以自由地下载、使用、修改和分发该项目。这种开放性对于促进研究和应用的发展，以及增强社区对项目的贡献具有重要意义。 9. LIEV-GRNN的实现和应用 LIEV-GRNN作为一种高效的神经网络模型，其应用可能覆盖多个领域，如信号处理、生物信息学、金融分析等。开发者通过提供完整的MATLAB代码和必要的数据集，降低了模型部署和实验研究的门槛，使得更多的研究者和实践者能够利用该网络解决实际问题。 综上所述，LIEV-GRNN网络及其MATLAB代码为研究者和开发者提供了一种强有力的工具，以通过进化策略优化神经网络模型，并在多方面解决实际问题。