RBF神经网络的结构动态优化设计_乔俊飞

资 源 简 介

RBF神经网络的结构动态优化设计_乔俊飞

详 情 说 明

RBF神经网络的结构动态优化设计是提升网络性能的重要研究方向之一。乔俊飞的研究聚焦于如何在网络训练过程中动态调整结构参数，以适应不同的任务需求和数据特性。

RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种常用的前馈神经网络，其核心在于隐含层的径向基函数单元。传统RBF网络的结构往往固定不变，隐含层节点数量一旦确定后无法根据训练过程动态调整，这可能导致网络过拟合或欠拟合。

乔俊飞提出的动态优化设计方法通过以下思路改进这一问题：首先，在训练初期采用较小的网络结构，随着训练进行逐步增加隐含层节点；其次，引入节点重要性评估机制，定期修剪冗余节点；最后，结合在线学习策略，使网络能够持续适应新数据。这种动态调整结构的方法不仅提升了模型泛化能力，还减少了计算资源浪费。

该研究的价值在于突破了静态网络结构的限制，为RBF神经网络在非线性系统建模、时间序列预测等复杂任务中的应用提供了更灵活的解决方案。动态优化设计使网络能够自主平衡模型复杂度与拟合精度，尤其适合处理数据分布随时间变化的场景。