PSO驱动的动态模块化神经网络结构优化与应用

本文主要探讨了一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的动态模块化神经网络结构设计策略。模块化神经网络（Modular Neural Network, MNN）在处理复杂问题时，其结构通常由多个子网络组成，每个子网络负责特定部分的任务。然而，传统的MNN设计中存在子网络输出不能最优集成的问题，这限制了网络的整体性能。 作者针对这一挑战，首先提出了一个创新方法。他们利用数据密度识别技术来分析样本在特征空间中的分布，并根据此动态调整网络的中心点，即数据中心。这种方法有助于网络更好地理解输入数据的特性，从而提高子网络的激活选择准确性。 接下来，通过PSO算法介入，网络能够搜索每个子网络的最佳网络贡献度。PSO是一种模仿鸟群觅食行为的优化算法，它通过迭代过程寻找解空间中的最优解。在这个过程中，每个粒子代表一个可能的解决方案，通过比较自身与群体中其他粒子的位置和速度，不断调整子网络的贡献度，确保子网络在任务中的权重分配更加合理。 在确定了子网络的贡献度后，网络进一步计算每个子网络的输出权值，这一步决定了各个子网络对整体决策的影响力。动态调整这些权值使得网络能够根据任务需求灵活地组合和优化子网络的输出。 实验部分，文章展示了这种方法在非线性函数和时变系统逼近任务上的应用。结果显示，动态模块化神经网络能够根据任务需求动态调整子网络的数量，这意味着网络结构具有良好的可扩展性和灵活性。此外，通过PSO算法寻找到的集成权值优化了网络的输出，从而提高了训练精度和自适应能力。与其他传统算法相比，这种方法显示出显著的优势，证明了其在复杂系统建模和学习中的潜力。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的MNN结构设计思路，利用PSO算法解决子网络集成问题，提升了网络的性能，特别是其动态适应能力和优化精度，这对于处理具有挑战性的实时和变化环境的控制与决策问题具有重要意义。