RBF网络正交最小二乘算法实现及问题探讨

资源摘要信息:"RBF 网络的正交最小二乘算法（Orthogonal Least Squares, OLS）是一种用于神经网络建模和优化的技术，尤其是在径向基函数（Radial Basis Function, RBF）网络中得到广泛应用。该算法的目标是从一组候选基函数中选择出一组最小化输出误差的子集，以此构建最优的网络结构。 在本资源中，提供了一个用 MATLAB 编写的代码，实现了 Chen 等人在 1991 年提出的 OLS 算法。这种算法通常用于 RBF 网络的训练过程，帮助确定网络中重要节点的数量和位置，从而提高网络的泛化能力和训练效率。在 RBF 网络中，输入空间被映射到一组基函数上，而OLS算法则负责从这些基函数中选择出最能代表数据分布的子集。 用户在使用该代码时，需要提供一个最大容忍度参数，这通常是一个预设的阈值，用于决定何时停止选择新的基函数。在每次迭代中，算法会评估所有候选基函数与当前残差之间的相关性，选择相关性最大的基函数加入到网络中。这个过程会一直持续，直到新加入的基函数对残差的解释能力低于最大容忍度所设定的阈值。 描述中提到，尽管使用了OLS算法进行RBF网络的训练，但是获得的训练结果并不理想。作者对代码是否存在问题表示怀疑，并开放了求助的途径。这表明，尽管算法本身的理论是成熟的，但在实际应用中可能需要针对特定问题进行调优或诊断。可能的问题包括但不限于：选择最大容忍度的策略、基函数类型的选取、数据预处理方式、以及网络参数的初始化等。 此外，由于OLS算法的实现通常需要精心设计以确保数值稳定性，因此代码中可能存在一些数学上的或编程上的错误，导致算法不能正确地选择出最合适的基函数，或是在迭代过程中性能下降。 对于希望修改或改进此代码的个人，了解正交最小二乘算法的数学原理和RBF网络的工作机制将是非常有帮助的。这包括理解如何计算基函数与残差之间的相关性，如何更新残差以反映新加入基函数的信息，以及如何从候选基函数集合中有效地选取合适的子集。对于进一步的研究，还应当熟悉MATLAB编程环境，以便于进行代码调试、性能分析和结果验证。 通过电子邮件地址 anshuman0387[at]yahoo[dot]com，作者鼓励社区成员参与到代码的改进中来，并对任何有助于提高算法性能的建议表示感激。这代表了一种开放的研究态度，也是科学合作的体现。"