动态RBF神经网络算法在模式识别中的应用

"本文主要探讨了一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法，该算法在数据分类中表现出了高效性和准确性。通过结合区域映射误差函数与资源分配网络的‘新性’条件，动态调整网络的隐层节点数量，提高了模式识别的效率和网络的泛化能力。在二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统的仿真中，改进的算法显示了更快的误差下降速度、更少的训练次数以及精简的网络结构，进一步证明了其优越性。" 径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络是一种广泛应用于模式识别和数据分类的非线性模型。传统的RBF网络通常固定网络结构，包括隐藏层节点的数量，这可能导致过度拟合或欠拟合的问题。文章提出的动态RBF训练算法则解决了这一问题，它引入了区域映射误差函数，此函数能够更好地评估不同区域的数据分布，从而更准确地映射输入数据。 资源分配网络(RAN)的“新性”条件在此算法中起着关键作用。当网络遇到新的、未见过的或者异常的输入时，RAN会动态增加隐层节点，以适应这些新出现的数据特性。这种自适应性使得网络能更灵活地应对复杂的数据模式，增强了其在模式识别任务中的泛化性能。 在实验部分，研究人员对比了改进算法与传统方法在二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统上的表现。结果显示，改进的动态RBF算法在训练过程中误差下降速度更快，训练次数显著减少，这意味着网络训练的时间和计算成本降低。此外，优化后的网络结构更为精简，避免了过度复杂性可能导致的过拟合，从而提高了预测的准确性。 关键词的选取反映了文章的核心内容：径向基函数、分类、区域映射和模式识别。径向基函数是算法的基础，分类是研究目标，区域映射是算法创新点，模式识别则是应用领域。中图分类号和文献标识码则分别代表了文章所属的学科领域和技术性质。 这篇文章通过提出一种动态RBF神经网络算法，展示了如何通过优化误差函数和动态调整网络结构来提高模式识别的效率和准确性。这种方法对于处理复杂和变化的数据集具有重要的实践价值，并且在理论研究和实际应用中都有广泛的应用前景。