提升RBF神经网络泛化与鲁棒性的动态设计方法

本文主要探讨的是RBF神经网络的动态设计方法，即DYNRBF算法。该算法是魏海坤、丁维明、宋文忠和徐嗣鑫在东南大学自动化研究所和热能工程研究所提出的创新技术。RBF（Radial Basis Function）神经网络以其强大的非线性映射能力和良好的泛化性能而受到广泛关注。传统的RBF网络设计往往面临隐节点数目和数据中心位置的确定问题，这些参数对网络性能至关重要，但手动设置可能限制其适应性。 DYNRBF方法的核心在于它融合了ROLS（Recursive Least Squares）算法和RAN（Randomly Activated Networks）的优势。ROLS算法是一种在线学习策略，它能够实时调整模型参数以优化网络的性能，而RAN网络则提供了随机性和自适应性。通过这种方式，DYNRBF算法能够在学习过程中动态地调整RBF网络的隐节点数量和数据中心的位置，使之与训练数据分布更加匹配，从而提高网络的泛化能力。 这种方法的一个关键优势在于其鲁棒性，即使训练样本集发生变化，设计出的RBF网络也能保持良好的性能。这意味着网络能够更好地适应新数据，避免过拟合，增强其在实际应用中的稳定性和可靠性。因此，DYNRBF算法在处理复杂、动态的输入场景时展现出显著的优势，尤其是在处理非线性问题和数据变化频繁的领域，如信号处理、机器学习和控制系统等。 为了实现这一目标，研究者们采用了中图分类号TP183的理论框架，并强调了RBF网络的结构设计，特别是如何通过动态调整来提高其泛化能力。关键词包括RBF网络、结构设计和泛化能力，这些都突出了论文的重点和核心研究内容。 总结来说，DYNRBF算法为RBF神经网络的设计提供了一种先进的动态策略，通过智能地管理隐节点和数据中心，提升网络的性能和鲁棒性，使其在不断变化的数据环境中保持高效和稳健。这对于优化神经网络在实际应用中的表现具有重要意义。