基于混合学习算法的径向基函数神经网络设计

摘要

隐藏层中心点参数的选择和权值向量的快速计算是径向基函数神经网络设计的关键问题.基于“半月”数据集,论文提出了一种上下半月单独计算聚类中心的K-均值聚类、递归最小二乘算法计算权值向量的混合学习算法,基于三层RBF神经网络结构,以支持向量机作为分类器,开展了K-均值+最小均方算法及K-均值+递归最小二乘算法2种混合模式的对比实验,实验结果表明,“K-均值+RLS”算法相比“K-均值+LMS”算法具有更快的收敛性,在应对线性不可分的情况,上下半月单独作用的K-均值聚类算法表现更优越,综合考虑收敛速度及分类精度两个指标,论文提出的上下半月单独计算中心点的K-均值聚类+RLS的混合学习算法获得较优的性能.