基于互信息的RBF神经网络结构优化设计

摘要：

以设计最小RBF网络结构为着眼点,提出了一种基于互信息的RBF神经网络结构优化算法.该算法用k近邻统计法估计隐节点输出矩阵与输出节点输出矩阵之间的互信息,获得每个隐节点与输出节点之间的相关性度量,删除相关性最小的隐节点,进而达到优化网络结构的目的.该算法具有自恢复机制,在简化网络结构的同时能有效保证网络的信息处理能力.在人工数据集和真实基准数据集上的仿真实验验证了该算法的有效性与稳定性.

关键词：RBF神经网络、结构优化、k-近邻统计法、互信息

所属期刊栏目：40

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60971048;辽宁省科技厅基金2009S051

在线出版日期：2013-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：252-255,271