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《径向基函数_rbf_网络的研究及实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第10卷第4期矿冶Vol.10,No.42001年12月MINING&METALLURGYDecember2001文章编号:1005-7854(2001)04-0071-05径向基函数(RBF)网络的研究及实现1,21,21周俊武,孙传尧,王福利(1.东北大学,沈阳110006;2.北京矿冶研究总院,北京100044)摘要:概述人工神经元网络的分类,详细分析了RBF网络的结构特点,给出了最近邻聚类学习算法的具体过程,并利用MATLAB编程语言将此算法编制成标准函数ZJWNNC。该算法是一种在线自适应聚类学习算法,不需要事先确定隐含层单
2、元的个数。关键词:过程控制;径向基函数(RBF);最近邻聚类算法;MATLAB语言中图分类号:TP183文献标识码:ASTUDYANDIMPLEMENTOFRADIALBASISFUNCTIONNEURALNETWORK1,21,21ZHOUJunwu,SUNChuanyao,WANGFuli(1.NortheasternUniversity,Shenyang110006,China;2.BeijingGeneralResearchInstituteofMiningandMetallurgy,Beijing100044,China)ABSTRACT:Theclassificati
3、onoftheartificialneuralnetworkisoutlined.ThestructuralfeaturesoftheRadialBasisFunctionnetworkarediscussedindetail.TheconcreteprocessoftheNearestNeighborClusteringAlgorithm(NNCA)isgiven.TheNNCA,oneoftheonlineadaptivelearningalgorithm,canautomaticallydeterminethenumberofhiddenunitsandhasbeencompiled
4、intostandardfunctionZJWNNCbyuseoftheMATLABprogramminglanguage.KEYWORDS:Processcontrol;RadialBasisFunction(RBF);NearestNeighborClusteringAlgorithm;MATLABProgrammingLanguage人工神经元网络是一门交叉学科,在许多领域得到了越来越广泛的应用。从神经网络的基本模式看,主要有前馈型、反馈型、自组织型和随机型网络,这4种类型各自具有不同的网络模型。在前馈网络中主要有Adaline,BP网及径向基函数(RBF)网络;反馈网络主要有Hop
5、field网络;自组织网络主要有ART网;随机网络主要有Boltzman机。最近,由于模糊及分形与人工神经网络的结合形成了模糊神经网络和分形神经网络。神经元网络控制主要应用其函数逼近功能,如从这个角度看,神经元网络可分为全局逼近神经元网络和局部逼近神经元网络。如果网络的一个或多个权值或自适应可调参数在输入空收稿时间:2001-09-30作者简介:周俊武,东北大学矿物工程系博士研究生,北京矿冶研究总院矿物工程所高级工程师;孙传尧,北京矿冶研究总院院长,教授,博士生导师。∗72∗矿冶间的每一点对任何一个输出都有影响,则称神经元网络为全局逼近神经元网络。多层前馈网是全局逼近网络的典型例子。对于
6、每一个输入输出数据对,网络的每一个权值均需要调整,从而导致全局逼近网络学习速度很慢。这个缺点对于过程控制来说常常是不可忽视的。如对输入空间的某个局部区域,只有少数几个权值影响网络的输出,则称网络为局部逼近网络。对于每一个输入输出数据对,只有少量的权值需要进行调整,从而使局部逼近网络具有学习速度快的优点。这一点对过程控制来说是至关重要的。径向基函数(RBF)网络是一种典型的局部逼近神经元网络。1RBF网络的结构RBF神经元网络(RadialBasisFunctionNeuralNetwork)的产生具有很强的生物学背景。在人的大脑皮层区域中,局部调节及交叠的感受野(ReceptiveField
7、)是人脑反应的特点。基于感受野的这一特点,Moody和Darken提出了一种神经元网络结1构,即RBF网络。RBF神经元网络由三层组成,其结构如图1所示,输入层节点只传递输入信号到隐含层,隐含层节点由像高斯函数那样的辐射状作用函数构成,而输出层节点通常是简单的线性函数。隐含层节点中的作用函数(基函数)对输入信号将图1径向基函数神经网络在局部产生响应(参见图2),也就是说,当输入信号靠近Fig.
