RBF神经网络与前馈网络及记忆性能比较

本文档标题为《2014年国际电气、控制与自动化会议(ICECA2014)上的研究成果——"Some Neural Networks的分类能力与关联记忆性能比较"》，发表在国际会议上，ISBN号为978-1-60595-152-2。作者探讨了RBF（径向基函数）网络与前馈网络（Feedforward Network, FBP）在分类性能上的对比。研究发现，尽管RBF网络具有几乎相同的甚至更好的分类性能，其学习时间却显著短于前馈网络，这表明RBF网络在效率上具有一定优势。 RBF网络的学习算法被详细地阐述，通过Iris数据集的实验结果，展示了RBF网络在复杂任务中的高效性。对比结果显示，即使在噪声环境下，RBF网络依然能展现出较强的分类稳定性。 接下来，文章将焦点转向关联记忆性能的考察。主要比较了Kosko算法实现的双向关联记忆网络(Bidirectional Associative Memory, BAM)、基于梯度下降法的BAM以及离散Hopfield网络(Digital Hopfield Network, DHN)。实验结果显示，在高噪声条件下，基于梯度下降法的BAM在处理和恢复噪声信号方面表现优于Kosko的BAM和DHN，显示出其在处理非理想输入时的优越性。 这篇论文不仅深入剖析了RBF网络的分类优势，还通过实证分析展示了不同神经网络在关联记忆任务中的特性差异。这对于理解神经网络在实际应用中的选择和优化具有重要意义，特别是在处理复杂问题和噪声环境下的性能评估。通过这些研究，读者可以更好地认识和利用RBF网络及其他神经网络模型来提升系统的性能和鲁棒性。