一种新的RBF网络两级学习设计方法

摘要

为了简化径向基网络结构,构造出良好泛化性能力的网络,提出了一种径向基(RBF)网络的两级学习新设计方法.在下级将正交最小二乘法(OLS)与A-最优设计方法(A-opt)相结合(OLS+A-opt),引入一种基于A-最优设计准则的混合代价函数,同时优化网络模型的逼近性能及模型的充分性,自动构建结构节俭的RBF网络模型;而方法中的关键学习参数A-最优代价系数通过上级粒子群优化方法(PSO)优化获取最佳值.仿真结果表明该方法所设计的RBF网络不仅具有较好的泛化性能,而且也具有良好的模型鲁棒性及充分性,是一种有效的RBF网络设计方法.