RBF神经网络辨识器：优选聚类算法与二阶学习法

本文主要探讨了使用RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）进行非线性系统辨识的问题，并提出了一种结合优选聚类算法和二阶递推学习算法的方法来优化网络结构和参数识别，从而提高建模与预测的准确性。 RBF神经网络是一种广泛应用的非线性函数逼近工具，它通过隐含层的径向基函数核来实现对复杂非线性关系的建模。然而，RBF网络的关键问题之一是如何确定合适的隐含层节点数量，这直接影响到网络的泛化能力和预测精度。传统的确定方法可能过于依赖经验和试错，而文中提出的优选聚类算法则提供了一种更为科学的手段。 优选聚类算法在本文中被用于根据输入样本自动选择最佳的隐含层节点数。这种方法能够分析输入数据的分布，将数据有效地聚类，确保每个隐含层节点负责处理特定的数据子集，从而优化网络结构。通过这种方式，可以避免过拟合或欠拟合的问题，提高网络的泛化能力。 接着，为了估计RBF网络中的参数和权值，文章引入了一种新型的二阶递推学习算法。传统的学习算法如梯度下降法可能收敛速度慢且容易陷入局部最小值。而二阶学习算法利用二阶导数信息，通常能更快地收敛，并有可能找到全局最优解。这种算法的引入进一步提升了RBF网络的参数识别效率和模型精度。 最后，作者通过实际应用案例验证了提出的混合算法的有效性，证明了该方案在非线性系统辨识中的优越性能。文章指出，结合优选聚类算法和二阶递推学习算法的RBF网络辨识器不仅解决了结构和参数识别问题，还显著提高了建模和预测的精度，为非线性系统的研究和应用提供了有力工具。 关键词：RBF神经网络、优选聚类算法、辨识、二阶学习算法、非线性系统建模 这篇研究论文介绍了一种创新的方法，利用优选聚类算法确定RBF网络的结构，配合二阶递推学习算法优化参数，旨在解决非线性系统的高效准确辨识。这一方法对于工程领域的模型建立和预测任务具有重要的实践意义。