动态自适应模块化神经网络：时变系统预测新方法

"本文提出了一种动态自适应模块化神经网络结构，旨在解决全连接前馈神经网络在处理时变系统中的不足。该网络利用减法聚类算法在线分析工况数据，通过RBF神经元对数据样本空间进行划分，并采用模糊策略动态分配数据到不同的子网络，最终集成各子网络的输出，实现对时变系统的有效跟踪。网络的子网络数量和规模可根据学习任务自适应调整。实验验证了该网络在不同时变系统预测中的效能。" 在神经网络领域，传统的全连接前馈神经网络在处理时变系统时可能会遇到困难，因为它们通常无法灵活地适应环境变化。针对这一问题，本文介绍的动态自适应模块化神经网络结构提供了一种创新解决方案。这个网络模型的核心在于它的动态性和模块化特性。 首先，网络采用减法聚类算法来实时识别工况数据的空间分布。减法聚类是一种无监督学习方法，它可以自动发现数据集中的潜在结构，将相似的数据点归入同一类别，形成不同的簇。这种在线辨识能力使得网络能及时捕捉到系统状态的变化。 接着，径向基函数（RBF）神经元被用来进一步细分数据样本空间。RBF神经元以其优秀的非线性映射能力和泛化性能而闻名，它们能够有效地处理复杂的数据分布，为每个子样本空间提供合适的模型基础。 然后，通过模糊策略，网络能够智能地将不同子样本空间的数据分配给相应的子网络。模糊逻辑在这里的作用是处理不确定性，使数据分配更具有灵活性和适应性，尤其是在面对模糊边界或不清晰分类时。 最后，所有子网络的输出被集成在一起，形成最终的系统响应。这种集成策略有助于提高整体预测精度，减少误差，并确保整个网络能有效地跟踪时变系统的动态行为。 值得注意的是，该模块化网络的子网络数量和规模可以自适应调整，这意味着网络可以根据任务需求动态扩展或收缩，这在处理复杂和不断变化的环境时具有显著优势。 通过在多个时变系统上的预测实验，该网络的性能得到了验证。实验结果表明，动态自适应模块化神经网络在跟踪时变系统方面表现出色，证明了其在数据驱动的时变系统建模和预测中的潜力。这种网络结构对于未来在工业控制、预测建模、模式识别等领域有着广阔的应用前景。