熵聚类优化的RBF神经网络学习策略

"本文提出了基于熵聚类的RBF神经网络学习算法，该方法旨在解决传统K均值聚类算法在确定RBF神经网络中心向量时的敏感性问题，以提高网络的训练速度和逼近精度。" RBF神经网络，全称为径向基函数(Radial Basis Function)神经网络，是一种广泛应用的前馈神经网络。其主要特点在于使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常是高斯函数或其他类型的核函数。网络结构通常包括输入层、单隐藏层（由RBF神经元组成）和输出层。网络的学习过程主要涉及确定隐藏层的中心向量（即RBF函数的位置）和宽度参数。 传统的RBF神经网络中心向量的确定通常采用K均值聚类算法，该算法将数据集分成K个类别，使得每个数据点属于与其最近的类别中心。然而，K均值算法对初始中心的选择非常敏感，不合适的初始中心可能导致较差的聚类效果，进而影响RBF网络的性能。 针对这一问题，文章提出了一种基于熵聚类的新方法。熵聚类是利用信息熵的概念来进行数据聚类，通过最大化数据集的熵，寻找最佳的聚类状态。这种方法可以自动确定RBF神经网络的隐节点中心个数，并提供更合理的初始中心分布，从而降低对初始条件的依赖。 在确定了RBF神经网络的初始中心后，文章进一步采用了改进的K均值聚类算法来调整中心位置和训练宽度。这种改进的算法能够更好地适应数据分布，优化网络结构，提高训练效率和预测精度。 实验结果显示，基于熵聚类的RBF神经网络学习算法在函数逼近问题上，相比于常规的K均值聚类，不仅加快了训练速度，还提升了逼近精度。这表明该方法对于解决RBF网络中心选择的敏感性问题具有显著优势，为RBF神经网络的应用提供了更稳健的训练策略。 关键词涉及的技术点包括：径向基函数神经网络、熵聚类算法以及均值聚类算法。这些关键词表明，文章主要探讨的是如何通过信息理论中的熵概念改进传统的聚类方法，以优化RBF神经网络的学习过程。