rbf神经网络用哪种学习算法好

发布网友发布时间：2022-05-10 14:20

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热心网友时间：2023-10-11 13:22

RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计。结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题。参数设计一般需考虑包括3种参数：各基函数的数据中心和扩展常数，以及输出节点的权值。当采用Full RBF 网络结构时，隐节点数即样本数，基函数的数据中心即为样本本身，参数设计只需考虑扩展常数和输出节点的权值。当采用广义RBF网络结构时，RBF网络的学习算法应该解决的问题包括：如何确定网络隐节点数，如何确定各径向基函数的数据中心及扩展常数，以及如何修正输出权值。

根据数据中心的取值方法， RBF 网的设计方法可分为两类。
第一类方法：数据中心从样本输入中选取。一般来说，样本密集的地方中心点可以适当多些，样本稀疏的地方中心点可以少些；若数据本身是均匀分布的，中心点也可以均匀分布。总之，选出的数据中心应具有代表性。径向基函数的扩展常数是根据数据中心的
散布而确定的，为了避免每个径向基函数太尖或太平，一种选择方法是将所有径向基函数的扩展常数设为：max(d)/sqrt(2M),M为数据中心点数，max(d)为所选数据中心之间的最大距离。
第二类方法：数据中心的自组织选择。常采用各种动态聚类算法对数据中心进行自组织选择，在学习过程中需对数据中心的位置进行动态调节。常用的方法是 K-means 聚类，其优点是能根据各聚类中心之间的距离确定各隐节点的扩展常数。由于 RBF 网的隐节点数对其泛化能力有极大的影响，所以寻找能确定聚类数目的合理方法，是聚类方法设计RBF网时需首先解决的问题。除聚类算法外还有梯度训练方法资源分配网络RAN等。