动态优化的RBF神经网络结构设计

"RBF神经网络的结构动态优化设计，通过敏感度分析法实现网络结构的动态调整，解决网络结构过大或过小的问题，并保证网络的收敛性和精度。此外，对比了动态RBF网络与最小资源神经网络(MRAN)和增长修剪RBF网络(GGAP-RBF)在泛化能力和最终网络结构上的优势。" 径向基函数(RBF)神经网络是一种广泛应用的非线性模型，其核心特点在于使用径向基函数作为隐层神经元的激活函数，以实现对复杂数据集的高效拟合。然而，传统的RBF网络结构往往是固定的，这可能导致网络过于庞大，增加计算负担，或者结构过小，无法捕获数据的复杂性。 本文提出的结构动态优化设计方法主要针对这一问题。首先，利用敏感度分析(SA)来评估隐含层神经元的输出加权值对整体网络输出的影响。通过这种方式，可以识别出哪些神经元对网络性能贡献较小，从而考虑删除；同时，当新的数据表明需要增强网络表示能力时，可以添加新的神经元。这种动态调整确保了网络结构既不过大也不过小，有效地平衡了网络的复杂性和泛化能力。 为了保证网络在结构变化过程中的收敛性和最终的预测精度，文章中采用了梯度下降的参数修正算法。这种算法能够根据误差反向传播来更新网络权重，使得网络在结构变化的同时，依然能逐步优化参数，达到较高的预测精度。 此外，论文通过非线性函数逼近和污水处理过程中的关键参数建模实例，验证了动态RBF网络的自适应能力和逼近能力。实验结果表明，动态RBF网络相比于最小资源神经网络(MRAN)和增长修剪RBF网络(GGAP-RBF)，在泛化能力和最终网络结构的优化上表现出更优的性能，特别是在减少过拟合和提高泛化性能方面。 总结来说，RBF神经网络的结构动态优化设计是通过敏感度分析和梯度下降算法实现的，它能根据数据动态调整网络结构，同时保证了网络的收敛性和预测精度。这种方法对于处理复杂问题和提升模型泛化能力具有重要意义，尤其在与固定结构的RBF网络相比时，其优势更为明显。