聚类的RBF（径向基）神经网络设计算法

资 源 简 介

聚类的RBF（径向基）神经网络设计算法

详 情 说 明

RBF神经网络是一种高效的前馈神经网络，其核心思想是通过径向基函数实现非线性映射。基于聚类的RBF神经网络设计算法主要分为三个关键步骤：

首先是确定隐含层节点数。这一步通常采用聚类算法（如K-means）对训练样本进行分组，每个聚类中心对应一个隐含层节点。聚类的数量直接影响网络的复杂度和性能。

然后是计算径向基函数的宽度参数。常见方法包括选取每个聚类中心到最近邻聚类中心的距离，或计算属于该聚类的所有样本的平均距离。宽度参数决定了径向基函数的形状和覆盖范围。

最后是计算输出层权重。在确定隐含层参数后，这个问题转化为线性回归问题，可以使用最小二乘法等方法来求解最优权重。

这种基于聚类的设计方法具有计算效率高、实现简单的优点，特别适用于中等规模的数据集。通过合理选择聚类算法和参数设置，可以获得良好的网络性能。