GDFNN 广义动态神经网络 伍世虔书的第八章程序

资 源 简 介

GDFNN 广义动态神经网络 伍世虔书的第八章程序

详 情 说 明

广义动态神经网络(GDFNN)是伍世虔教授在相关专著第八章中详细介绍的一种具有动态结构的神经网络模型。该网络的核心特点在于其能够根据输入数据的复杂度自动调整网络结构，实现真正的动态成长与修剪机制。

GDFNN与传统神经网络相比具有三大显著优势：首先，网络结构不再是固定的，隐层节点可以随着训练过程动态增加或删除；其次，每个神经元都具有局部响应特性，能够自动形成对输入空间的有效划分；最后，网络采用增量式学习算法，避免了传统神经网络需要预先确定结构的局限性。

在实现思路上，GDFNN主要依靠两个关键机制：基于误差下降率的网络生长条件，用于判断何时需要新增神经元；以及基于显著性指标的修剪策略，用于移除冗余的神经元。这种动态调整能力使其特别适合处理非平稳环境下的建模问题。

伍世虔教授在书中详细阐述了GDFNN的学习算法流程，包括参数初始化、递归最小二乘参数调整、结构生长准则和修剪策略等关键技术环节。该模型在系统辨识、时间序列预测等动态系统建模领域展现出了优越的性能。