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《近鄰傳播聚類算法的rbf隱含層節(jié)點優(yōu)化》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、近鄰傳播聚類算法的RBF隱含層節(jié)點優(yōu)化 摘要：傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度會由于隨機(jī)選取隱含層中心節(jié)點不合適而導(dǎo)致算法效率低下和數(shù)值病態(tài)，為了提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率，提出了一種用近鄰傳播AP聚類算法改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并介紹了該方法的原理及建模步驟。由于采用的AP聚類算法屬于自適應(yīng)聚類學(xué)習(xí)算法，無需事先給定隱含層中心節(jié)點的個數(shù)，能夠適用于不具有先驗信息的預(yù)測。首先，利用AP算法根據(jù)訓(xùn)練樣本的信息進(jìn)行聚類迭代，從而確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層的中心節(jié)點和節(jié)點數(shù)值，解決了RBF網(wǎng)絡(luò)的中心取值問題。然后，把所有輸入數(shù)據(jù)代入基于AP聚類算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測。由于
2、AP算法無需預(yù)先指定聚類數(shù)目，所提方案能提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度和訓(xùn)練速度，利用所提優(yōu)化方案對正弦函數(shù)進(jìn)行逼近的仿真實驗，結(jié)果表明該方案的逼近誤差僅為0.0055，在0.3噪聲下能保持較好的預(yù)測精度?！ ￡P(guān)鍵詞：徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；近鄰傳播聚類算法；隱含層；逼近誤差 中圖分類號：TN711?34；TP398.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004?373X（2016）19?0016?04 Abstract：Thepredictionaccuracyofthetraditionalradialbasisfunction（RBF）neuralnetworkmayresultinlowe
3、ralgorithmefficiencyandpathologicalnumericalvalueduetothe7inappropriaterandomselectionofthehiddenlayercenternode，toimprovetheefficiencyofRBFneuralnetwork，amethodofusingaffinitypropagation（AP）clusteringalgorithmtoimproveRBFneuralnetworkisproposed.Theprincipleandmodelingstepsofthemethodareint
4、roduced.SincetheadoptedAPclusteringalgorithmbelongstotheself?adaptingclusteringlearningalgorithm，itneedn′tpredefinethenumbersofthehiddenlayercenternodes，andisappliedtopredictionwithouttranscendentalinformation.TheAPalgorithmisusedforclusteringiterationaccordingtheinformationoftrainingsample
5、，soastodeterminethecenternodeandnodenumericalvalueofhiddenlayerinRBFneuralnetwork，andsolvethecenterdereferencingproblemofRBFnetwork.Afterthat，allinputdataistakeninRBFneuralnetworkbasedonAPclusteringalgorithmforprediction.SincetheuseofAPalgorithmneedn′tpredefinetheclusteringnumbers，thepropos
6、edschemecanimprovethelearningaccuracyandtrainingspeedoftheRBFneuralnetwork.Theapproximatesimulationexperimentwasperformedforsinefunctionwiththeproposedoptimizationscheme.Theresultsshowthattheapproximateerroroftheproposedschemeisonly0.0055，andcankeepgoodpredictionaccuracyunderthenoiseof0.3.
7、 Keywords：radialbasisfunctionneuralnetwork；affinity7propagationclusteringalgorithm；hiddenlayer；approximateerror 0引言 RBF（RadialBasisFunction）網(wǎng)絡(luò)是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其基本思想是在隱含層內(nèi)基函數(shù)的作用下，將輸入信息的不可分矢量變換到高維可分空間[1?3]。RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單而且具備非線性逼近能力，收斂速度快。RBF網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識別、信號
