自组织映射神经网络逼近性能优化策略

本文主要探讨了自组织多模型逼近性能分析与改进，特别是针对基于自组织映射神经网络的非线性函数逼近。自组织映射神经网络(SOM)是一种特殊的神经网络结构，它在处理复杂数据集和进行无监督学习方面具有独特优势。不同于传统的前向神经网络（如多层感知机，MLP），SOM利用竞争学习机制，通过调整神经元之间的连接权重来形成紧凑且有组织的数据分布，从而实现对输入空间的有效编码。 研究者首先深入剖析了自组织映射神经网络的理论基础和工作原理，强调了其在逼近非线性函数时的独特方法，即通过自组织的方式形成一组代表样本特征的聚类模型。然而，文中也指出了这种方法存在的两个主要问题：一是可能存在局部最优解，导致全局性能不佳；二是模型的泛化能力可能因训练数据不足或复杂性增加而减弱。 针对这些问题，作者提出了一个改进的神经网络训练策略。他们可能采取了优化算法的调整，如改进的初始化方法、学习率策略或者加入正则化技术，以减少局部最优的影响，并增强网络的泛化能力。作者通过一系列仿真实验验证了这个改进策略的有效性，通过对比实验结果，证明了新的训练方法能够显著提升自组织映射神经网络的逼近性能。 此外，本文还关注了自组织映射神经网络在多模型逼近中的应用，即通过结合多个自组织映射模型，可以提高整体的预测精度和鲁棒性，尤其是在处理非平稳或变化的环境时。通过这种方式，自组织映射在控制与决策领域中展现出强大的适应性和实用性。 这篇论文对自组织映射神经网络的性能进行了深入研究，不仅提供了理论分析，还提出了实用的改进策略，这对于优化非线性函数逼近在实际工程中的应用具有重要的指导意义。