基于正交最小二乘的径向基程序

资 源 简 介

基于正交最小二乘的径向基程序

详 情 说 明

正交最小二乘（Orthogonal Least Squares, OLS）是一种经典的径向基函数（Radial Basis Function, RBF）网络训练方法，它通过正交化过程来选择重要的径向基函数中心点，从而提高网络的逼近能力并降低计算复杂度。

该方法的核心思想是采用逐步回归的方式，每次迭代都选择对输出贡献最大的基函数加入网络。具体实现时，算法会对候选基函数的贡献进行正交化处理，从而确保每个新增基函数都能提供独立的信息量。这种正交化策略有效避免了基函数间的冗余，使得最终构造的网络结构更加紧凑。

改进版的OLS算法通常会在以下方面进行优化：1）引入正则化项防止过拟合；2）采用更高效的矩阵运算方式加速正交化过程；3）设计自适应停止准则来确定最优的基函数数量。这些改进使算法在保持原有优势的同时，具有更好的数值稳定性和适用性。

在实际应用中，OLS-RBF特别适合解决高维非线性函数逼近问题，广泛应用于模式识别、时间序列预测和控制系统等领域。其突出的优势在于能够自动确定网络结构，并通过正交选择过程获得良好的泛化性能。